2019年9月3日 ，线性资本在上海举办了线性资本公开日第三期沙龙活动，线性资本LinearVenture成立于2014年，是一家国内风险投资基金，由京东天猫原高管张川Michael和Facebook早期员工王淮Harry创立。目前共管理着三支美元基金和两支人民币基金，管理的资产总规模超过15亿元人民币，已投项目公司估值总规模达到约110亿美元。

为了更好的帮助所投企业取得进一步发展，线性资本每年都会举办线性资本公开日DEMO DAY沙龙活动，邀请其所投的明星企业和各类投资人欢聚一堂，由各明星企业轮流路演，以寻求投资人与企业之间进一步的合作机会。今年，该沙龙活动邀请了十二家明星企业亮相，渗透了几乎所有正在发生或将要发生行业变革的智能服务领域，涵盖了从Pre-A轮至B轮的融资需求。作为一家有着广阔发展前景的技术型公司，智领云科技也受邀参加了此次会议，智领云创始人兼CEO彭锋博士更是受邀在此次沙龙上发表了精彩的演讲，吸引了众多投资人的关注。以下是彭锋博士的演讲实录：

大家好，非常感谢线性资本为我们提供这个和大家交流的机会，也非常荣幸有机会和大家交流。大家经常问我，你们这个前年才成立的公司，看到现在中台很热，就马上说自己是做中台的，这是不是蹭热点？在这里，我跟大家解释一下，2005年在硅谷的时候，要做一个大数据的集群，需要十几个博士，几千万美元才能搭建起来，现在，用智领云的技术，搭建同样的系统，只需要30分钟，就可以使用，快速见效。不过，硅谷并没有中台这个词，但是硅谷的大部分公司都是有自己的类似数据中台的架构，做为公司数字化运营，数据驱动的基础。

那么，为什么要做数据中台？数据中台的目的是什么？从本质上讲，数字化运营的目的就是实现数据驱动，把企业所有的商业决策、产品通过数据来推动，精细化管理，而不是通过"拍脑袋"来实现。数字化运营不一定需要数据中台，单一产品，简单架构的公司也可以实现数据驱动，而数据中台实际上只是数字化运营在公司达到一定规模后的一种有效的实现方式。所以硅谷最早的一批公司，如Facebook，Twitter，LinkedIn以及后期的Uber、Lyft、Airbnb等都是采用的这种IT架构。

那为什么这些公司都要做这种架构？这是因为它可以实现精细化管理，不断提高ROI（time to reliable insight)，同时，还能够不断加快产品的迭代(time to market)。所以中台的概念是自然而然的贯穿在它们整个的IT系统中的。我们认为数字化转型、数据驱动是IT发展必然、且不可逆转的趋势。因为在未来全球化的竞争中，企业的成本每降低一个百分点，就可能意味着企业有机会能够超越存活的生命线。一家企业如果可以把成本降低百分之一、产品迭代周期从一个月变成一个星期，对于这家企业来说就是至关重要的，所以说数字化转型是不可逆转的。同样，在中国，像今日头条这样的公司，为什么能够迭代如此迅速、产品推出这么快？也是因为它通过中台把所有的部门都已经打通，所有的部门都能够从中台来获得数字能力，快速迭代产品。

但要实现企业的数字化升级，能够支持数据驱动的IT系统是基础，但我们认为这个IT系统目前太复杂，一般的企业很难自主来建立一套这样的系统。所以就想打造一个可以像以前从DOS到Windows转变一样的系统，能够帮助企业在不需要大量专业大数据技术人员的情况下，就能够轻松的搭建一个数据驱动的IT系统，这看起来好像很有挑战，但实际上我们就是为客户这么做的。

数据驱动是数字化运营的最终目的，数据中台是其中一个实现方式。但这个实现方式有高效和低效之分，而智领云的方案是高效的。因为要实现数据驱动，中间需要有一整串的数据科技体系需要来做，我们是把所有涉及到的技术从头到尾全部组织起来，用户拿来开箱即用，马上就可以成为一个数据驱动的平台。实现数据驱动之后，企业有了足够的数据，技术和人员积累，才能够逐渐实现数据中台。我们认为，数据中台的实现，需要三个层次的实现，一是完善的底层数据运营管理平台，二是中层和业务相关的数据能力的共享和复用，三是上层需要公司组织架构和开发流程上的调整。这个过程，特别是最上层组织架构和开发流程上的改变，不是一个单纯的产品能够实现的。智领云提供了很多工具能够帮助用户从没有数据平台一直达到实现数据中台的一个路径，而且可以很快见效，快速迭代。

那么，我们是怎么做到的呢？我们是用容器在一个私有云平台上把所有的大数据组件全部标准化，然后在上面开发了很多能够快速使能企业达到数据驱动的工具。而且，我们这些工具是可以完全脱离底层的大数据平台来运行的，所以非常灵活。如果是从零开始的用户，我们可以把整个平台发布给它，就可以马上见效，实现数据驱动的流水线。用户不需要采购Hadoop，也不需要购买Spark，我们就可以一站式的帮助这类用户。而如果面对的是银行这类大客户，我们的大数据运营管理、数据中台的工具，都是可以单独发布使用，也可以单独售卖的，这是我们在架构设计时就考虑的问题，因此，对于已经拥有大数据平台的客户，完全不需要把已有的大数据系统推倒重来。

我们主要的底层支撑是Mesos+Docker，Mesos主要是做资源的管理和容器的调度，Docker是做容器。在此基础之上，我们逐渐把所有大数据组件都全部标准化。为什么以前这个事很难做？因为以前没有Mesos、K8S、Docker。我们实际上做的是数据运营管理平台，基于此我们实现了数据中台或者说是数据驱动架构。但我们不是端到端的业务解决方案提供商，我们就是一个纯粹的数据科技提供商。我们的优点就是决策门槛低，客户黏性高，因为它实际上相当于一个基础架构。但这个基础架构与做DevOps的公司又不一样，DevOps公司要求客户转换整个企业的开发流程，而我们不需要，我们可以和客户现有的系统对接后直接运行，所以现在的客户基本上是遍布各个行业。

我们现在主要是和系统集成商和软件开发商一起合作来为客户提供整体解决方案，也有一些客户有一定自主开发能力可以在我们平台上直接开发数据驱动的业务。目前，我们在政务、医疗、金融、教育、物联网等行业都已经有了落地的用户，而且前期的客户复购率基本是100%。但是目前我们不会去碰用户的业务，我们的选择是专注于为用户提供数字化运营的基础技术和服务，这个问题足够复杂，市场足够大。我认为数字化运营，数据中台现在正处在爆发的前夜，作为一家有核心技术的数据中台公司，我相信我们的产品是可以快速复制、迅速发展，为大数据技术和数据驱动理念的普及做些工作的，谢谢大家。

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责任编辑：周星如