致力于研發(fā)高性能分布式時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)DolphinDB的「智臾科技」宣布完成數(shù)千萬(wàn)人民幣A輪融資，由朗瑪峰創(chuàng)投投資。

時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)主要用于處理帶時(shí)間標(biāo)簽（按照時(shí)間的順序變化，即時(shí)間序列化）的數(shù)據(jù)，帶時(shí)間標(biāo)簽的數(shù)據(jù)也稱為時(shí)間序列數(shù)據(jù)。DolphinDB集成了功能強(qiáng)大的編程語(yǔ)言和流數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，為海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的快速存儲(chǔ)、檢索、分析及計(jì)算提供一站式解決方案，在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理與分析領(lǐng)域擁有世界領(lǐng)先的性能水平，特別適用于量化金融與物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域?qū)Ａ繑?shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢及分析有極高要求的場(chǎng)景。DolphinDB目前在專業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)排名網(wǎng)站DB-Engines的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)排名中位列第12位，為國(guó)產(chǎn)時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)第一。

DolphinDB目前主要面向兩大市場(chǎng)領(lǐng)域：一是金融，二是物聯(lián)網(wǎng)。

金融領(lǐng)域

在金融領(lǐng)域，金融領(lǐng)域客戶包括券商、公募基金、私募基金、期貨公司、保險(xiǎn)公司、高校、科研機(jī)構(gòu)等，可被廣泛用于金融市場(chǎng)的全域（低頻、中頻和高頻）的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)清洗、因子分析、策略回測(cè)、實(shí)時(shí)計(jì)算（風(fēng)控、交易信號(hào)計(jì)算）等。金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)全球規(guī)模在50~100億美元的規(guī)模。CEO&CTO周小華認(rèn)為，在大多數(shù)國(guó)家包括中國(guó)，這個(gè)市場(chǎng)以增量為主。

之所以選擇金融領(lǐng)域，一是因?yàn)閳F(tuán)隊(duì)在金融方面有較多的經(jīng)驗(yàn)，CEO周小華曾在LYZ基金、巴克萊資本、摩根斯坦利任職，首席運(yùn)營(yíng)官也曾在索羅斯量子基金任職；二是在對(duì)金融領(lǐng)域有積累的基礎(chǔ)上，團(tuán)隊(duì)認(rèn)為金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)的價(jià)值已經(jīng)被證明，通過(guò)數(shù)據(jù)就可以進(jìn)行交易與風(fēng)控等行為，且金融機(jī)構(gòu)的付費(fèi)意愿更強(qiáng)；三是在「智臾科技」成立的2016年，物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)教育還不足。

在金融領(lǐng)域，DolphinDB大多數(shù)情況下直接銷售給客戶，因?yàn)榻鹑陬I(lǐng)域的數(shù)字化水平較高，因此不需要太多市場(chǎng)教育，更多可以通過(guò)口碑傳播的方式獲客。

目前，「智臾科技」在金融領(lǐng)域已經(jīng)服務(wù)了超過(guò)三十家客戶，來(lái)自金融客戶的收入占比占總收入的75%，資金續(xù)約率為120%。

物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域

物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域是DolphinDB新開(kāi)拓的領(lǐng)域，目前收入占比為25%。其實(shí)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，尤其是化工、電力、能源、水務(wù)等行業(yè)，由于其數(shù)據(jù)存在產(chǎn)生頻率快（每一個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)一秒鐘內(nèi)可產(chǎn)生多條數(shù)據(jù)）、嚴(yán)重依賴于采集時(shí)間（每一條數(shù)據(jù)均要求對(duì)應(yīng)唯一的時(shí)間）、測(cè)點(diǎn)多信息量大（常規(guī)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)均有成千上萬(wàn)的監(jiān)測(cè)點(diǎn)，監(jiān)測(cè)點(diǎn)每秒鐘都產(chǎn)生數(shù)據(jù)，每天產(chǎn)生幾十GB的數(shù)據(jù)量）等特點(diǎn)，使其天然需要以時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)的方式進(jìn)行監(jiān)測(cè)、檢查、分析等。

根據(jù)Gartner統(tǒng)計(jì)，2017年全球數(shù)據(jù)庫(kù)管理軟件的規(guī)模達(dá)到388億美元，其中數(shù)據(jù)庫(kù)軟件占到整個(gè)IT基礎(chǔ)架構(gòu)軟件的20%。以后的趨勢(shì)是更加關(guān)注OLAP與非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，其中海量物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和實(shí)時(shí)計(jì)算是重要部分。周小華以電力領(lǐng)域?yàn)槔?，每秒鐘可以產(chǎn)生四百萬(wàn)點(diǎn)數(shù)據(jù)，一天就會(huì)產(chǎn)生三千四百億點(diǎn)，這種海量的數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和實(shí)時(shí)計(jì)算，就是目前行業(yè)最大的痛點(diǎn)。

在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，考慮到行業(yè)眾多且需求不一，「智臾科技」主要通過(guò)合作伙伴開(kāi)發(fā)用戶，即聯(lián)合各行業(yè)頭部集成商，將DolphinDB集成到行業(yè)解決方案中，打包提供給最終用戶。

市場(chǎng)判斷

不管是服務(wù)哪個(gè)領(lǐng)域的客戶，「智臾科技」都沒(méi)有采用銷售地推等“笨方法”，這一是大大節(jié)約了人力成本，二是可以更快地拓展客戶規(guī)模。

當(dāng)然，客戶所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)不僅僅有時(shí)序數(shù)據(jù)一種，因此DolphinDB想成為一站式數(shù)據(jù)庫(kù)。一方面，會(huì)兼容關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)部分功能，提供多種插件，成為一個(gè)開(kāi)放的系統(tǒng)，另一方面，DolphinDB會(huì)持續(xù)開(kāi)發(fā)多種存儲(chǔ)處理引擎，方便客戶管理多種類型的數(shù)據(jù)。

周小華預(yù)判時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)將在如下幾個(gè)市場(chǎng)將迎來(lái)快速增長(zhǎng)：

1.大型工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目，如百萬(wàn)點(diǎn)/秒以上并發(fā)存儲(chǔ)并要求分布式、高可用架構(gòu)，面向發(fā)電、充電、電信、交通等行業(yè)；

2.海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速計(jì)算場(chǎng)景，如車聯(lián)網(wǎng)、智能營(yíng)銷等行業(yè)；面向內(nèi)容運(yùn)營(yíng)、營(yíng)銷等企業(yè)；

3.把DolphinDB作為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，建設(shè)輕量級(jí)、一站式企業(yè)數(shù)據(jù)中臺(tái)，從而幫助大量的中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

面對(duì)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，周小華認(rèn)為阿里云等巨頭更多是在平臺(tái)而非垂直數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域；其他海外競(jìng)品在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)并不具備太強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力。

周小華告訴36氪，DolphinDB2020年?duì)I收在千萬(wàn)級(jí)別，希望在2021年可以獲得3~5倍的營(yíng)收增長(zhǎng)，將物聯(lián)網(wǎng)客戶的占比提高至50%。據(jù)悉，本輪融資40%將用于產(chǎn)品研發(fā)，30%用于技術(shù)支持，30%將用于市場(chǎng)開(kāi)拓。

創(chuàng)始人背景

周小華，智臾科技創(chuàng)始人兼CEO，主要從事文本檢索、數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)方向的研究。在相關(guān)領(lǐng)域的國(guó)際頂級(jí)期刊和頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議（TKDE， SIGIR， SIGKDD， CIKM等）發(fā)表論文30余篇，被來(lái)自50多個(gè)國(guó)家的獨(dú)立專家學(xué)者引用千余次。創(chuàng)立「智臾科技」之前，先后在上海交通大學(xué)取得本科和碩士學(xué)位，在美國(guó)Drexel大學(xué)獲得信息科學(xué)和技術(shù)博士學(xué)位。博士畢業(yè)后，在美國(guó)LYZ基金、巴克萊資本、摩根史丹利從事程序化交易策略和高頻交易系統(tǒng)的研發(fā)，是金融大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，檢索、分析和建模方面的資深專家。
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