【愛分析專訪】蔣步星：超越Oracle必須顛覆原有技術體系，數據計算是第一步
在數據可視化的概念興起前，所謂數據的展現主要就是報表，當時中國各行業均處于信息化起步階段，而中國報表非常復雜、統計困難，很多國際巨頭軟件廠商都無法解決。
此時，有一家中國廠商橫空出世，以其***的非線性報表模型解決了中國報表問題，實現對國外廠商的超越，這就是蔣步星和他的潤乾。
蔣步星曾被稱為“數學天才”，是中國***國際數學奧利匹克競賽團體冠軍成員。從清華畢業后，先后供職于清華紫光和長天科技，于2001年創建潤乾。最初靠行業軟件養活團隊，但蔣步星一直想做的是通用軟件，不想做集成商賣別人的產品。
2002年底，蔣步星將報表工具作為切入點，研究了數千張報表，依靠深厚的數學功底，發現其中規律，一舉解決中國報表問題，大大提升IT人員制作報表的效率。
蔣步星沒有因為報表工具的成功而停止腳步，當時有兩條路可以選擇，一條路是向前端發展，做BI、可視化工具，很多國內廠商選擇這條路，另一條是向后端發展，解決數據計算問題。
蔣步星認為，向前端走又會回到定制化的老路，還是要堅持做通用軟件的路線，因此選擇了更難的一條路，做數據計算。
過去，數據計算主要依賴Oracle等數據庫產品實現，Hadoop的崛起，試圖去解決大規模數據計算問題，而中小規模的數據計算問題并沒有得到太多的關注，還是需要昂貴的數據庫產品來解決。
蔣步星將這個方向作為切入點，一方面這個問題是客戶剛需，能夠節省大量成本，另一方面也可以與報表產品結合起來，將底層數據處理問題解決好，有助于提升數據展現效果。
經過幾年潛心研發，潤乾在2015年發布數據計算產品——集算器，解決了數據計算在描述和實施上的效率問題。
對蔣步星而言，集算器只是一個開始，幫助潤乾從報表市場切入到數據計算這個更大的市場，替換Oracle等成為企業的數據倉庫和數據庫，才是***目標。
近期愛分析對蔣步星進行專訪，他分享了自己對報表軟件行業、數據計算行業的看法，現將精彩內容分享。
堅持做軟件廠商，不做定制開發
愛分析：潤乾從2001年創立，到現在也是經歷了十幾年發展，都經歷了哪些階段?
蔣步星： 2001年初我從長天出來，2001年-2003年底，這是一個階段，這個階段其實我們在做行業軟件，主要是幫助其他高校做信息系統。
我一直想做通用軟件，這是在長天、紫光受了刺激，我覺得我們費老勁當集成商，***都在賣Oracle的數據庫，打來打去***都是人家廠商掙錢，我們不停地在出差。所以我們一定要把自己做到廠商的位置去，但找不到方向。
到2002年底，我們感覺到做報表工具是一個挺好的方向，國外勢力沒那么強，而且用戶有需求。所以，我們從2002年底開始做， 2004年初推出報表3版本。到2005年，這個業務就已經盈虧平衡。
然后我立刻把教務系統那部分業務賣掉了。我的邏輯鏈在于，一定要做廠商，一定要拿光盤換支票，不要做定制開發，不要到用戶那里做項目，產品永遠都是標準化的，這樣才能零成本復制。
2005年至2010年應該是報表業務發展比較好的階段，差不多翻了10倍。2011年至2015年，我們內部管理層有業務分歧，這使得公司資源消耗比較嚴重，業務基本沒有增長，而且明顯感到競爭對手發展起來了。
2015年底，我們內部做了調整，原來分歧的聲音消除掉了。2016年相當于重建了經營隊伍，會是一個新階段。
現在，我們把經營重點主要放在數據計算上了，我們2月份剛做了報表工具的降價，我降了30倍。公司內外要營造一個氣氛，潤乾現在要開拓新業務，報表這個標簽就會產生障礙，我們現在想做數據計算業務。
愛分析：為什么潤乾做報表這項業務時，沒碰到什么競爭對手?
蔣步星：國外廠商是不會做報表的，幾方面原因：***，中國市場相對全球市場太小，國外廠商不會專門為中國企業開發相關產品的，只會把國外現成產品拿過來用;第二，中國人的報表需求非常復雜。
這個事情之所以被解決，這是我們擅長的，也是潤乾這公司的基因。我們自己發明了一套理論體系，研究了幾千張報表找規律。
愛分析：整個團隊現在有多少人?人員結構是什么樣的?
蔣步星：我們現在有70多人，人員還在擴。去年主要是磨合新的經營團隊，磨合差不多了，今年就會擴張團隊。我們應該主要是兩部分，研發和銷售。我們研發有25人，銷售會多一些。
愛分析：下一步如果擴團隊的話，會主要增加哪部分人員?
蔣步星：研發人員今年可能不會增加了，售前人員會增加多一些，因為我們現在這個新產品，需要有足夠技術背景才能給客戶講清楚。
愛分析：所以這個產品在研發投入上不需要太多人?
蔣步星：坦白地說，我認為做這些事情都不需要很多人。我們現在20多人研發團隊，下半年就可以發布數據庫產品，另外我們還做了數據挖掘產品。主要是我們不需要太多交付人員，交付工作都交給集成商伙伴來做，這是我們的原則。
報表工具面向IT人員，更貼近客戶業務
愛分析：相比BI產品，報表產品會與客戶的業務更加貼近?
蔣步星：有各方面原因，一個是客戶沒有那么強烈的分析需求，他也不知道具體分析什么，另一個是數據相對混亂，不是那么整齊，要做多維分析，數據質量還是要求很高。還有就是做多維分析要事先建模，但是客戶的業務還很不穩定時，就沒辦法事先建模。
但報表這個產品，客戶總需要看他。而且中國人的報表設計得很豐富，一張報表能反映很多信息。所以，業務人員還是樂意看這個，使用比較簡單，輸入參數后我想看到的信息都在報表上有體現。
我見過很多上BI平臺的，有可視化、用戶自助出報表，但其實用得***，久經考驗的還是那些固定報表。·
愛分析：國內外企業在使用報表產品方面有哪些區別?
蔣步星：國內大部分用戶可以支付得起定制化的成本，花50萬就會有人來做項目開發了，可以做出非常適合用戶需求的系統。這種場景下，國外BI廠商的產品就比不上這些定制開發的。
因此，國內用戶更加需要可集成的工具，比如我們做報表工具，其實是中間件，并非直接面向終端用戶，需要開發人員二次開發將我們集成進去，這時候集成商就愿意用我們這種產品。
在國外，由于人工太貴，用戶一般支付不起這種定制開發的費用，只能購買這種接近成品的軟件，從這個角度來看，國外BI產品就有它合理之處了。
愛分析：其實，報表這個產品一般來說不會直接面向終端用戶?
蔣步星：是的，終端用戶看報表，但做報表的是集成商的程序員，我們其實是協助開發商，讓他更快地做報表。原先程序員寫代碼做報表可能需要一兩周，使用我們的產品可能只需要一天時間，極大提高效率，而且降低對程序員的要求。
愛分析：所以，從收費來說，我們是跟終端用戶收費還是集成商?
蔣步星：我們主要收入還是來自終端，我們與集成商配合，將產品做到解決方案中。其實，像數據庫這些產品也類似，終端用戶可能根本不會安裝Oracle，但他卻在買單，因為這是整個解決方案體系中的一個環節。
愛分析：現在來看，報表這塊兒的市場空間應該不大，幾個廠商加起來也就是幾億規模?
蔣步星：這個市場規模不大有很多原因，***，相比之前，做報表的廠商更多了，競爭更加激烈;第二，移動端快速發展，使得客戶對報表的復雜性要求在弱化。這些是我們必須轉型的原因。倒不是說，市場需求消失了，但市場的增長在放緩，甚至出現停止增長。
另外，報表可以算是可視化的一種基本技術，現在出現了大量開源的可視化技術，這就使得從營收角度來看，市場規模在變小，用戶發現使用開源技術也能實現類似需求，就不愿意再花錢購買報表產品了。
做數據庫從數據計算開始，替代Oracle計算能力
愛分析：數據庫市場是不是仍然以Oracle為主導?
蔣步星：銷售額是這樣的，去“IOE”中， EMC是最容易被去掉，IBM的小型機除了大型銀行的交易系統外，都可以被替代掉，就是數據庫很難去掉。
Oracle的確做得很好，各個數據庫的SQL語法不太一樣，那些不同的地方雖然不多，但是很關鍵。因為大量程序是數據處理是用數據庫的存儲過程來寫的，想復制出完全一樣的幾乎不可能，還不如徹底替換掉，但Oracle的優化的確做得很好，不光是國產數據庫，放眼全球也很難比肩的。
愛分析：用新型Hadoop架構開發的數據庫有望超越Oracle么?
蔣步星：其實我們就是要做數據庫，做新型數據倉庫，我們會先從做計算開始，做集算器。
我個人認為國產數據庫沒什么機會超越，國產數據庫廠商的確有不少優秀人才，但Oracle同樣很優秀，而且資金雄厚。除非Oracle犯錯誤，要不然沒有機會。
但是，就算Oracle犯錯誤，頂上來的也未必國產數據庫，因為國外還有很多巨頭公司，不可能輪到排名10以外的廠商。因此，想超越Oracle必須要顛覆他，跟隨技術永遠沒希望。
想超越Oracle不能再用那個技術體系，那個體系被Oracle做了40多年，怎么可能有機會。
Hadoop這邊有一定可能性，但現在說還為時過早。數據庫功能大體分為兩部分：OLTP，這部分目前還只有關系數據庫能搞定;另一部分是OLAP，做計算分析的，這部分Hadoop有一些優勢的。
Hadoop優勢是建立在比較便宜的PC集群上，不像Oracle需要高端機，Hadoop這個體系相對要廉價一些，而且橫擴能力強，很多用戶都將Hadoop作為未來方向。
Hadoop如果用來做AI等迭代式計算是有優勢的。做數據倉庫其實和傳統數據庫沒差別，MPP并不了太多機器，Hadoop做SQL也同樣如此，。
另外，Hadoop設計規模是面向超大集群，而非中小集群規模，但傳統數據倉庫的用戶沒有那么多數據，用Hadoop有點殺雞用牛刀。所以，我們也沒用Hadoop體系，選擇自己做。
愛分析：那我們做集算器是如何構建的?
蔣步星：我們開始做報表，數據展現的確很頭疼，我們用非線性報表模型解決了展現問題。但發現做報表還是很頭疼，數據準備比展現還麻煩，原始數據與報表數據相差很遠，要寫很復雜的運算。當時業界沒有什么好辦法，大家都是要寫程序。
所以，我們打算做產品解決這個問題，數據準備就是數據計算，因此，我們做了一個數據計算引擎，自己設計一套程序語言，能讓寫這種計算比SQL、JAVA更容易一些，開始作為報表工具的輔助模塊。
后來我們發現，計算本身就是更大市場，比數據展現應用面廣很多。所以，我們從技術把計算引擎獨立出來，在這個基礎上我們還可以發展數據庫、數據倉庫這些業務。
集算器這個產品就是想替代數據庫的計算能力，提供不依賴數據庫的計算能力。當然，這需要一段時間，目前我說服用戶徹底不用數據庫是有難度，所以集算器這個產品作為計算引擎出現，是不太涉及存儲的，因此原始數據還可以放在原先的數據庫，集算器只是解決計算，原先客戶除了數據庫沒有什么特別好的計算工具，現在多了一個選擇，不一定非得用數據庫。
愛分析：所以集算器與報表服務客群是類似的?
蔣步星：其實是一樣的，跟報表也比較容易集成，因為很多時候計算就是為展現而服務的，而且我們現在都不忌諱集算器可以給競爭對手的報表產品提供數據。
