「炎凰数据」宣布完成超亿元A1和A1+轮融资

异构大数据分析引擎公司「炎凰数据」于今日宣布完成A1和A1+轮融资。其中A1领投方为朗玛峰创投，容亿资本跟投，老股东蓝驰创投和信雅达持续跟进。A1+轮投资方为无锡新尚资本（政府引导基金），云岫资本全程独家担任财务顾问。公司介绍，两轮融资已超当前阶段融资预期，合计过亿元。

公司董事长何宁表示，本轮融资所募资金将主要用于推出产品的社区版本以及团队拓展，加强社群运营以及商业落地。

本次融资距离炎凰数据完成上一轮融资不到一年时间。该公司成立于2020年，专注异构数据处理，推出了异构数据即时分析平台产品。根据公司介绍，数据可以被分为结构化、半结构化和非结构化数据三类，其中结构化数据常被存储于传统关系型数据库中，是应用最广泛的主流数据库。但另一方面，半结构化和非结构化数据的处理需求也不可忽视。

炎凰数据CEO叶晓路指出，当前在万物互联等新场景下产生的数据，非结构化数据占据了80%，炎凰的突出能力就在于处理时序、文本型的非结构化以及半结构化数据。

从行业来看，叶晓路表示，之前具备此类数据处理能力的公司是Splunk，另外业内也有开源产品ElasticSearch，但国内专注于此的公司只有炎凰一家。在具体实现方式上，他介绍，炎凰产品的主要特点在于把传统数据处理中的ETL过程转换为ELT，将写时建模与读时建模结合，打造混合建模的前沿行业方案。

通常来说，非结构化数据需要经过较为繁琐的数据抽取、清洗、转换和加载阶段，也就是ETL过程，再进行使用。而炎凰省去了数据清洗，即一般来说最耗费时间和人力的步骤，把ETL过程变为ELT。这意味着，炎凰的计算引擎访问的是未经过清洗的原始数据，降低了客户在数据处理过程中的清洗成本。而在让数据变得能被业务人员按需使用的建模过程中，炎凰提供更为灵活的读时建模方式，也就是让数据在业务人员读取的过程中进行建模，比写时建模更加灵活。并且，在面对使用频率较高的模型时，读时建模也可以转化为写时建模进行固化。 

在整体效果上，叶晓路举例，业务人员在数据查询场景中，可以通过不断调整检索，相对快速地查询到自己想要的数据。这一过程相比传统的清洗、提前建模会节省不少时间，也更契合数字化时代灵活多变的业务需求。其表示，炎凰的平台根据接入数据量的不同，基本能以亚秒级的响应时间完成需求。

从技术角度总结，这一平台以读时建模和ELT为核心，融合了写时建模的能力，提供了处理、分析和展示异构大数据的能力，又避免了繁琐的ETL。其中，从ETL转换为ELT，基本达成数据免清洗的效果。读时建模和写时建模相比，由于前者不采取先写入数据，再读取、分析的固定路径，所以可以更灵活、高效地完成建模过程。

在商业化层面，叶晓路表示，当前炎凰数据的主要客户分布在泛金融、IoT（如新能源车企）以及泛政府领域，各类数据敏感部门也是其正在探索的目标群体。整体来看，公司从去年9月开始商业化进程，目前已经积累了包括平安、众安、国家电网、知识星球等10余家行业头部客户。 

商业模式方面，为适应各个规模企业，公司制定了几大套餐功能组合，分别为社区版、专业版以及SaaS版。收费层面，炎凰数据按使用计量付费，可根据日增数据量或者vCPU数量等方式进行灵活收费，更加贴合不同用户的需求。

对于此次融资的用途，叶晓路表示一是用于支持社区版产品的推出，二是用于团队拓展。今年炎凰数据最大的战略是推出产品的社区免费版，即轻量级版本的产品，用户可以通过社区版使用产品所有的核心功能。目前，社区版已处于内测环节。待社区版推出后，公司会建立一个以数据分析师、数据科学家，以及IT技术人员为主体的社群。维护和运营社群也是本轮融资的一个重要用途。

在团队上，炎凰数据的核心创始团队均来源于全球大数据分析引擎企业Splunk。董事长何宁是原Splunk全球VP和上海研发中心总经理；CEO叶晓路则是原Splunk上海研发中心的副总经理；CTO王国栋和首席架构师倪跃均是原Splunk中国研发中心产品架构师。本轮融资之后，炎凰数据也将持续进行人才梯队建设，以期满足更多客户的异构数据处理需求。