重擊 PB 級數據“處理能力、處理效率和處理成本”三大痛點。

“這位先生請留步，麻煩掃一下二維碼并將結果給我們看一下。”

這是疫情期間每次出入小區最熟悉的話之一。

三大運營商開通疫情防控行程查詢服務，向用戶提供手機漫游地信息，查詢個人軌跡，排查疫情風險。

這項全新的防控手段背后，是由國家主導的全國性大數據綜合分析平臺以及一系列的大數據技術在支撐。

這些已經融入平常生活的習慣里，有睿帆一份功勞。

猶記疫情高發期間，運營商急需搭建疫情大數據應用，睿帆作為三大運營商重要的合作伙伴，義不容辭進入戰斗模式，以其代表產品“零距大數據中臺”為基礎開發應用，從 10 個人近一個月的開發周期，降低到 2—3 人近一周的時間，及時且有效地為運營商提供了技術定心丸。

輸出潛在感染人員名單、分析疫情趨勢、建立駐留人員熱點區域圖，需要對海量數據進行調取分析。不同于傳統排查方式耗時費力，通過睿帆其大數據平臺在線分析模型，可在幾分鐘內調出結果。

睿帆的“能耐”遠不止如此。

零距大數據中臺的過人之處

成立于 2015 年的睿帆科技，已在 AI+大數據市場摸爬滾打了 5 年，并鍛造出一套支持 PB 級數據處理、一站式免編程的中臺產品體系——零距大數據中臺。

擁有 PB 級處理能力的 Baymax 大數據科學平臺、分布式分析型數據庫雪球 DB、大禹中文智慧文本平臺是睿帆當前打磨的三款核心產品。

聚是一團火，散是滿天星。用一句飯圈用語形容睿帆的產品并不為過。

人人都知大數據之必要，卻仍有大量企業茫然于自身的確切需求，加之高價買入的大數據產品，后續也需較高的人力成本做適配自身的開發。

這是企業數字化轉型之痛，也是睿帆價值之體現。

以 Baymax 大數據科學平臺為例，為降低企業的再開發成本，在“易用性”和“可視化”兩個目標的驅使下，睿帆通過兩個方面來簡化流程。

一是采用拖拽式流程圖形式；二是預置了多種數據處理節點和常用算法以及機器學習算法。

也就是說，使用者無需擁有大數據底層開發經驗，進行拖拽方式，就能完成如數據處理、數據分析、數據融合、數據管理、流程開發等一系列功能。

簡單來講，這款產品有一舉多得之效：

不僅降低了數據開發的門檻、使用者數據處理工作的難度，企業人員可以快速搭建數據處理流程，還極大地降低了溝通成本，企業能將更多的精力集中在業務本身，快速響應業務需求，最終加快項目實施進度。并且，還能清晰描述數據流向，便于后續維護工作。

不只是靈活好用，強大的實力也不容小覷。

Baymax 大數據科學平臺擁有超大規模數據處理能力，支持千個節點以上的超大規模計算機集群，具備 PB 級別的數據處理能力，并支持無限擴展。

作為一個超級平臺，還有如大白般的細心與體貼，任務完成之后，Baymax 大數據科學平臺可全程對數據處理流程進行深度檢測，并對每步執行的結果數據進行監控。

對工作流任務的管理也不在話下，配置工作流結束后，還能自動生成任務，并靈活配置任務運行策略。

明星產品雪球 DB，是睿帆在零距大數據中臺基礎上，自研的一款具有千億級數據毫秒查詢速度的分布式分析型數據庫。

數據倉庫平臺 Hive 雖是業內常用，但效率低、延遲較高，不夠智能化且調優較為困難，無法提供便捷高效的數據交互、多維分析、快速查詢服務，雪球 DB 由此誕生。

雪球 DB 有四大殺手锏：快速、穩定、易用而且豐富。

通過列式存儲、向量化執行方式，達到千億級數據能夠毫秒級查詢，處理高效極速，支持數百高并發在線即席查詢。將數據分布式并行處理，并對數據多地備份自動同步，保證數據安全。另外，還具備超大規模數據的實時寫入以及索引、數組及嵌套等功能。

因此雪球 DB 以其強勢的麒麟臂，打入對查詢效率及速度需求較高的市場，比如每天產生數億條數據（車牌、品牌、車速、時長等）且對即時查詢要求頗高的城市交通領域。

事實證明，雪球 DB 響應速度是市面上其他數據庫的數百倍之多，經過市場驗證的實力也獲得了公安部第一研究所的測試認證。

而大禹中文智慧文本平臺則是一款 NLP 自然語言處理系統，它用少量語句訓練即可完成文本處理、存儲、識別、關聯、分析、交互查詢的綜合性文本處理系統，其中包含了多個基礎模型，大幅提高海量文本處理效率。

睿帆的這套產品組合拳，打法有招有式，相輔相成又各有所長，共同組成大數據產業鏈的中間層——數據中臺。

其上對接匯總的各類信息，下承接底層的各類應用模塊，避免企業重復開發，確保前端業務“輕量化”，提供數據提取、整合和統一輸出能力，促進企業從數據到業務的價值挖掘和釋放。

站在技術的高墻

睿帆的平臺競爭壁壘緣何而來？強大的人才和硬核的技術。

人才在任何時候都是爭奪的資源，好比在游戲中，搭配好一個隊伍隊員定位，才能輸出強大的戰力。

細觀睿帆的創業團隊，驀然生出一種“大數據專家集中地”之感。

NNT data、Teradata、華為、阿里、摩托羅拉、Nokia，核心成員無不來自全球知名企業，每個人都是在大數據行業及相關領域浸潤多年的專家。

比如 CEO 于海中，擁有 IT 和車聯網二十年從業經驗；CTO 王雪博士，專注于數據算法研究二十年，精通所有大數據算法及編程語言，主導睿帆的產品路線走向；大數據科學家李求實博士，二十年數據軟件開發經驗；曾任職 Teradata 的王志明，深厚的軟件架構功底；曾就職于阿里的毛禹，也是諾全景創始人，專業技術與創業能力并存；負責市場的副總經理于東，豐富的運營管理和業務拓展經驗。

其他大牛不一一贅述，這個核心團隊，以各自經過市場考驗的技術水平和項目經驗將睿帆的板塊補齊。

睿帆的團隊是其技術圍墻牢實的地基。

當 5G 和物聯網強勢襲來，各行各業的數據爆發式增長，數據以 PB 量級生產，要想實現數字化，必須攻克數據的接入、存儲、管理、分析和輸出這幾關。

而之前的 TB 級數據處理技術不再滿足市場需求。在敏銳的洞察力基礎上，睿帆啟動高配置的“人才技術發動機”，憑著一股子不服輸的勁頭，率先攻克 PB 級數據處理能力，并形成四大核心技術。

接入上，在數據源適配技術和種類上著力，不僅擁有應對 PB 級數據的多源輸入輸出適配技術，適配數據源超 40 種，甚至可以接入文本類、二進制數據、視頻、音頻等特殊數據源。這也使得睿帆大數據平臺可應用的行業非常廣泛。

存儲上，節點宕機時的負載均衡優化專利技術可讓整個系統在一個節點宕機時保證系統負載均衡，避免節點的雪崩效應。

管理上，其 PB 級數據的算力資源優化技術能避免海量數據計算時消耗系統資源，極大提升計算效率。

分析上，以 PB 級數據邏輯驗證預處理技術，通過采樣運行方式使得用戶無需真正提交任務即可驗證任務邏輯，避免每次進行海量數據計算耽誤開發設計，提升整體數據開發效率。

如今，睿帆的 PB 級數據處理能力，支持 1000 個以上的節點，日均新增數據處理量達 PB 級，還擁有隨時監測數據波動的跟蹤能力，能夠靈活應對數據高峰。

而后睿帆又首次將“無代碼”+“低代碼”+“SDK”三級開發模式帶入大數據領域，形成三級開發模式與 PB 級數據處理能力的護城河。

數字化和網絡化使得各行各業的客戶對應用開發的需求更加個性化，期望的開發周期也越來越短，傳統的開發方式已經難以滿足客戶的需求。

而無代碼 / 低代碼平臺可以通過總結現有的業務邏輯，標準化流程，使得業務人員也能在培訓和學習之后從事開發工作，讓業務和程序更好地結合，在滿足市場瞬息萬變的需求同時降低開發所需成本。

提高速度、降低成本、降低技術和人員門檻，睿帆從數據處理上給予客戶最優化的服務。

用戶基于圖形化界面，無需編程或者少量編程，采用拖拉拽、參數配置、邏輯規則定義、模板組件調用等方式，即可完成應用程序開發，同時還可以將開發效率提升數倍甚至十數倍以上。

如此一來，業務人員不必花費大量時間等待開發人員開發應用程序，應用程序可以快速應用于企業生產中，幫助企業解決經營過程中的問題。

睿帆的開發模式使得維護上也更容易，由于低代碼平臺上可用的模塊已經過無縫集成的預測試，添加新功能時不必擔心兼容性。

可以說，睿帆的無代碼和低代碼降低企業運用大數據的門檻，從生產力、速度、費用各個方面為客戶降本增效。

除了擁有技術壁壘，睿帆在信息安全上也頗為重視，主要通過三種方式：通過用戶自定義脫敏規則，接入時就能完成數據脫敏；進行數據權限管理，讓平臺后臺無法查看具體脫敏數據；不存儲數據。

這些融入睿帆產品體系的技術，通過多渠道大數據集成、企業級大數據存儲、全鏈路大數據治理、免編程大數據開發多個層面，讓海量數據更高效、成本更低，更靈活。

5 年厲兵秣馬的數據版圖

大數據的千斤頂，慢慢掀開每個傳統行業沉重的袈裟，經年累月被折疊的、散漫的數據，海量源源不斷的新增數據，其價值在進入市場的企業們競跑下得以重見天日。

睿帆是如何在千軍萬馬中突出重圍的？

以助力企業 IT 化建設的睿帆，最初從通信行業切入，2015 年剛剛踏入 4G 時代，傳統 Oracle 架構無法處理現有數據規模且成本高，每天新增的大量數據迫使運營商急需高性能的數據分析工具。

彼時，睿帆已經形成了海量數據處理的通用型平臺產品，針對 Oracle 的弊端，著力于提升流程效率，在離線分析的時效、實時與近實時的即席實時交互分析、數據可視化方面乘勝出擊。

這一創新讓睿帆一舉打入通信行業，并在后續成為各大運營商非常重要的數據處理供應商，目前為全國近一半的省份提供數據處理支持。

在日后的市場錘煉中，睿帆通過產品迭代、技術革新，開啟小跑模式，駛入多個細分領域。

軌交領域，以睿帆與佳都聯合打造的智慧地鐵示范站為例，項目是在支持 PB 級數據處理、一站式免編程的零距大數據中臺的基礎上，搭建了 PB 級苛刻場景極速查詢的分布式分析型數據庫雪球 DB。

這套可對歷史數據、數據模型、報表應用等進行移植，全面整合業務數據的 MICS 數據中臺系統，對軌交各板塊的設備數據進行全面感知、融合、挖掘、動態傳輸、實時分析，在乘客服務、運營管理、企業管理等為科學決策和智能控制提供精準的個性化服務。

AI 落地規模最大的公安安防領域，對智能化的需求尤為強烈，睿帆總結出一套公安大數據落地途徑。

打磨核心技術。

針對安防領域圖像、視頻、指紋等多維的半結構和非結構化數據信息，睿帆提高數據關聯查詢和檢索分析，如：行為軌跡分析、社會關系分析、生物特征識別、音視頻識別、銀行電信詐騙行為分析、與情分析等多種分析研判手段。

構建定制化平臺。

通過云化、物聯化、大數據化、智能化的方式，實現警務信息“事前預防 / 預警、事中實時分析決策、事后研判 / 偵破”目標的情報大數據中臺，并串聯睿帆在警務領域的業務、知識、數據、技術以及決策能力，進行場景落地。

具體來說，全面感知、分析、整合警務運行中的各項關鍵信息，根據各種具體業務場景，利用沉淀下來的有用信息，通過睿帆的技術進行數據加工和處理，并提供高效、快速地智能決策。

5 年來，睿帆一直重倉大數據核心技術 ，以貼合用戶需求的解決方案，在大數據領域跑馬圈地，睿帆的實力和努力都得到了正面回應，榮獲如中國信息技術大數據領域影響力企業、“2020 中國人工智能商業落地價值潛力 100 強榜單”等殊榮，這一系列榮譽的背后，是睿帆科技多年來堅實的付出與成長。

數字世界的璀璨星

毫無疑問，未來是數字的世界，但這前路卻也崎嶇顛簸。

一邊是阻擋不住蓬勃之力的數據市場：

2019 年中國數字經濟規模為 35.8 萬億元，占 GDP 比重達 36.2%。IDC 數據，中國數據量將在 2025 年達到 48.6ZB，占全球數據量的 27.8%，成為全球最大的數據中心。

一邊幾近惡劣的國際形勢：

中美之間日漸激烈的政治、貿易摩擦，以及大數據技術和市場都被國外巨頭盤踞的背景下，中外關系猶如懸在頭上的達摩克利斯之劍，猶如被人握住命運的喉嚨，中國企業步履蹣跚。

嚴苛模式的通關法則下，既是懸崖也是拐點。畢竟，被逼到絕境的賽亞人才能變成超級賽亞人。

而國家不斷戰略性“增持”，新基建的七大領域無不涌現大數據的身影，給了中國大數據企業奮勇爭先的勇氣，國產替代趨勢越加明顯趨勢下，整個大數據乃至科技行業都在厲兵牧馬。

這是睿帆們的大好時機。

在阿里等主要圍繞數據中臺底層的核心能力搭建基礎設施時，以睿帆為代表的 垂直型公司，深耕細分領域，將數據與傳統行業進行深度融合，雙方共同填充大數據生態圈。

更新迭代頻繁，嚴峻競爭環境下，數字化轉型可能直接關系到企業的生死存亡，大多數中小型企業成本壓力大，需求細攏，睿帆勝在能為中小企業提供定制化、成本更低，更靈活的數字化服務。

眼下，數據處理層攻城拔寨的睿帆，觸角向業務層延伸。其“睿擎行業智慧大腦”計劃，著力于將行業 know-how 以能力組件形式沉淀到平臺上，打造全新的產品解決方案生態體系，在數據處理能力基礎上深入挖掘企業需求，幫助企業實現數字化轉型。

“以更低的成本、更快的速度解決問題，構建起品牌核心競爭力。”總經理于海中點明睿帆未來的方向。

也期待著更多如睿帆的黑馬，讓大數據市場繁星滿天。
責任編輯:pj