今日， Kyligence 宣布已完成由斯道资本（富达国际有限公司 “Fidelity International Limited” 自有投资机构）领投，原有股东红点中国、思科、宽带资本、顺为资本跟投的1500万美元B轮融资。此前，公司于 2016年4月获得数百万美元的天使轮投资 ，由红点资本投资；之后于 2017年4月完成800万美元A轮融资 ，由宽带资本与顺为资本领投，红点中国继续跟投。
Kyligence 于2016年初在上海成立，其目标是构建基于Hadoop的数据仓库及OLAP产品。
如下图所示，Kyligence是在大数据平台和展现层之间的数据集市／OLAP层。底层数据源来自Hive、SparkSQL、Kafka等，上层展现层则是像Tableau这类BI产品。现如今，Kyligence在底层还支持了传统的数据仓，像Greenplum、Teradata等，以及创业公司产品，像偶数等。
Tableau也可以直接链接底层数据仓，之所以还存在一个中间层，有几点好处：
①传统Greenplum、Teradata等数据仓在面对百亿规模的数据时，处理分析会变的缓慢。而 Kyligence是基于大数据的分布式架构 ，相当于企业原来导入进Greenplum的数据，现在可以导入Kyligence平台进行分析。
② Kyligence是 一个统一的分析访问层 ，上层Tableau之类不需要一一对接不同的底层数据仓，直接对接Kyligence就可以，一种标准的 SQL 语言。其实也可以理解为外界所说的“数据中台”概念。
③Kyligence可以将企业各种业务分析模型通过Cube的形式进行组织和整理， 通过机器学习和算法，将常用的操作进行预处理，企业在分析请求时可以直接得到分析结果 。
当然，这种“预处理机制”一定会占用企业的存储空间，因为“本质上就是用空间换时间的过程”， Kyligence 创始人兼CEO韩卿表示，“我们也做的大量技术研发。假设原始数据有100T，现在只需要多20%－30%的空间，也就是20-30T的空间，就可以做到90%的场景都能提速。查询动作可以实现亚秒级延迟。当变成只读系统后，并发就会提高，分析时不用从头扫描、处理数据，直接读取预计算的结果就可以。”
至于不同的业务模型，企业之前使用Greenplum时就已经存在，现在Kyligence可以通过历史分析，进行自动化迁移。
据悉，Kyligence目前主要应用在金融、零售、制造、电信等行业。客户新业务使用Kyligence的同时，旧业务架构也在向Kyligence迁移。“所以既有增量市场，也有存量市场，”韩卿表示。
产品上，Kyligence最新发布了Kyligence Enterprise v3.0及Kyligence Cloud v2.0，思路是通过机器学习等增强数据仓库分析技术。 “对比上一代查询引擎，新版Kyligence Enterprise 可实现查询提速15倍的同时节省50%存储空间。” Kyligence 联合创始人兼 CTO 李扬告知。
值得强调的是，Kyligence创始团队成员来自eBay，IBM，微软，摩根斯坦利，SMG等著名互联网及数据公司，包括多位 Apache Kylin™ 的核心贡献者，并活跃于各个开源社区， Apache Kylin是第一个由中国团队完整贡献到ASF(Apache 软件基金会)的顶级项目 。
据了解，Kyligence目前有100多人。已服务的客户 包括国泰君安、华为、联通、OPPO、上汽集团、太平洋保险集团、中国银联等，并且还有多个来自美国的客户。平均客单价在百万元级别。
本轮融资后，Kyligence将加大产品研发，拓展销售市场，以及增加社区投入，同时开拓美国、欧洲等国际市场。 （如果你对该公司感兴趣，简历请戳 info@kyligence.io ）
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