一级市场并购退出的难点是什么？
06-18
近日，异构大数据分析引擎公司“炎凰数据”宣布完成A1、A1+轮融资轮融资。
其中，A1领投方为浪马风创投，融易资本跟投，老股东蓝驰创投、新雅达继续跟投。
A1+轮投资方为无锡鑫商资本（政府引导基金）。
两轮融资均超出当前融资预期，合计金额超亿元。
兰驰创投投资合伙人石建平表示：作为炎凰数据的早期投资者，兰驰创投非常荣幸见证该公司的成长。
经过一年多的发展，公司产品的功能和性能已经在大客户的初步PoC中获得认证。
炎凰数据的云原生、“读取时建模”等技术显着降低了企业数据准备和管理的门槛，其价值也得到了客户的认可。
公司已开始加速生态合作和商业化。
相信以技术为驱动的炎凰数据将成为一家拥有自主可控大数据产品的优秀商业公司。
公司董事长何宁表示，本轮融资筹集的资金将主要用于推出社区版产品和团队开发、加强社区运营和商业落地。
此次融资距离 炎凰 Data 完成上一轮融资还不到一年。
公司成立于2006年，专注于异构数据处理，推出异构数据实时分析平台产品。
该公司表示，数据可分为三类：结构化、半结构化和非结构化数据。
结构化数据通常存储在传统的关系数据库中，是使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容忽视。
炎凰CEO叶小璐表示，目前万物互联等新场景产生的数据80%是非结构化的，炎凰的突出能力还在于处理时间序列、基于文本的非结构化和半结构化数据。
从行业角度来看，炎凰CEO叶小鲁表示，之前拥有这样数据处理能力的公司是Splunk。
此外，业内还有一款开源产品ElasticSearch，但炎凰是中国唯一一家专注于此的公司。
从具体实现方式来看，炎凰产品的主要特点是将传统数据处理中的ETL流程转化为ELT，并将写入时建模与读取时建模相结合，打造业界前沿的混合建模解决方案。
一般来说，非结构化数据在使用之前需要经过一个相对繁琐的数据提取、清洗、转换和加载阶段，即ETL过程。
炎凰省略了通常最耗时、最费力的数据清理步骤，将 ETL 流程变成了 ELT。
这意味着炎凰的计算引擎访问的是未经清洗的原始数据，减少了客户在数据处理过程中的清洗成本。
在让数据可供业务人员按需使用的建模过程中，炎凰提供了更为灵活的读取时建模方式，即数据在业务人员读取的过程中进行建模。
比边写边建模更灵活。
而且，当面对频繁使用的模型时，读时建模也可以转换为写时建模进行固定。
就整体效果而言，叶小璐举了一个例子。
在数据查询场景中，业务人员通过不断调整搜索，可以相对快速地查询到自己想要的数据。
这一流程相比传统的清理和高级建模节省了大量的时间，更符合数字时代灵活多变的业务需求。
据称，根据访问数据量的不同，炎凰的平台基本上可以以亚秒级的响应时间完成需求。
从技术角度总结，该平台以读时建模和ELT为核心，集成写时建模能力，提供异构大数据处理、分析和展示的能力，避免繁琐的ETL。
其中，从ETL到ELT的转换基本达到了数据免清洗的效果。
与读时建模和写时建模相比，前者没有采取先写入数据，再读取分析的固定路径，因此可以更灵活、更高效地完成建模过程。
在商业化层面，叶小璐表示，目前炎凰数据的主要客户在泛金融、物联网（如新能源汽车企业）和泛政府领域，各个数据敏感部门也是其目标群体。
探索。
总体而言，公司于去年9月启动商业化进程，目前已积累平安、众安、国家电网、知识星球等10余家行业领先客户。
在业务模式方面，为了适应各种规模的企业，公司开发了多种套餐功能组合，即社区版、专业版、SaaS版。
在收费层面，炎凰数据按照使用计量付费。
可以根据每日增加的数据量或vCPU数量灵活计费，更适合不同用户的需求。
对于本次融资的目的，叶小璐表示，一是支持社区版产品的推出，二是扩大团队； 炎凰 Data今年最大的策略是推出产品的社区免费版本，即产品的轻量级版本。
，用户可以通过社区版使用产品的所有核心功能。
目前，社区版本正在进行内测。
社区版本上线后，公司将建立一个以数据分析师、数据科学家、IT技术人员为主的社区。
维护和运营社区也是本轮融资的一个重要用途。
最后，在团队方面，炎凰数据的核心创始团队均来自全球大数据分析引擎公司Splunk。
董事长何宁曾任Splunk全球副总裁兼上海研发中心总经理； CEO叶晓璐曾任Splunk上海研发中心副总经理； CTO王国栋和首席架构师倪越都是Splunk中国研发中心的原产品架构师。
本轮融资后，炎凰数据将继续打造人才梯队，以满足更多客户的异构数据处理需求。
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