作者：钱童心
尽管数据仓库已有30年的发展历史，但是云技术的发展为新一代数据仓降低成本以及更具弹性化的发展提供了新机遇。
来自中国和美国的云计算巨头近日纷纷披露财报，亚马逊云AWS在最新的季度中创造了126.7亿美元的销售额，净收入36亿美元，云业务成为亚马逊最赚钱的部分。在中国，阿里巴巴的云计算业务也实现了首次盈利。
巨大的利润前景使得云计算相关的技术投资将迎来热潮。2月2日，大数据与AI公司Databricks宣布，完成了一轮10亿美元的融资，公司估值升至280亿美元。
Databricks新的战略投资者包括亚马逊AWS以及Salesforce风投等，此外，老股东微软也在此轮融资中跟投。Databricks是少见的将所有云计算巨头都纳入投资人阵营的初创公司。
Databricks为企业提供数据分析和AI工具，其所在的赛道处于新兴的云计算数据仓库和数据湖。利用这种新的底层数据存储技术，企业可以在Databricks中存储结构化或者非结构化的数据，然后在上面放置商业智能工具或机器学习工具。
目前该领域的行业巨头是去年刚刚进行IPO的Snowflake公司，Databricks计划在今年进行IPO，这也将加剧其与Snowflake的竞争。Snowflake目前的市值约850亿美元。
尽管数据仓库已有30年的发展历史，但是云技术的发展为新一代数据仓降低成本以及更具弹性化的发展提供了新机遇。
研究机构IDG公司最近发布的一份调查报告显示，大多数企业计划在2021年扩大对云计算数据仓库和数据湖的投资。77%的信息技术决策者计划在未来6至12个月内迁移到云计算数据仓库或扩展现有的云计算数据仓库；另有21%的信息技术决策者计划在未来24个月内扩展他们的云数据仓库。
IDG分析认为，云计算对各种规模的企业都有着重要的影响。目前包括Snowflake、亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云和Databricks等行业领先企业提供的云计算数据仓库市场份额正在增加。
Databricks首席执行官阿里·戈德西（Ali Ghodsi）认为，在很多企业当中，人工智能还没有被证明有用，甚至数据分析工具也可能尚未展现希望。“事实上仅仅依靠基本的数据洞察就能获得很多能力，而不需要进行自动化的机器学习。”戈德西表示，“融入产品中的机器学习才是真正的高端产品。”
他还表示，技术发展的速度是要快于人们想象的，而伟大的公司就是那些押注长期趋势的公司。
在国内，这种新兴的云计算数据仓库尚未成为主流，资本仍在观望阶段。与Databricks产品线相似度较高的中国初创公司柏睿数据去年6月完成2亿元C轮融资，有望于今年在科创板上市。
近期该公司也推出基于云的实时数据仓库，在其掌握分析型数据库底层技术基础上，做轻便化处理，同时在底层逻辑和算法方面加大突破。
柏睿数据创始人、董事长刘睿民对第一财经记者表示：“数据仓是一种分析数据库，主要用于存储和处理数据。它的几大作用包括存储多个数据源的数据；处理密集的工作负载；以及查询生成报告，将其可视化并交付给最终用户。”
刘睿民还表示，与美国“技术流”的投资相比，中国的资本还没有对这一赛道特别关注，这也导致中国的同类企业估值要大幅低于美国公司。“中国的行业参与者小而分散是一个特点，尚未形成主导市场的头部企业。”他对第一财经记者表示。
造成这种现象的原因，刘睿民认为，主要是国内的资本更加偏重于应用，而没有意识到底层基础性的技术对应用的支撑作用。“基础软件技术的突破往往才是颠覆性的，划时代的。”刘睿民对第一财经记者表示，“但技术公司通常陷入了与应用巨头们的竞争泥潭，而忽略了数据仓库是为了支撑行业应用的这一本质特征。这不利于整个行业技术的发展。”
