睿至大数据不仅是家大数据公司

近年来，大数据技术在医疗行业得到了越来越广泛的发展和深入的应用，在辅助医疗、临床决策、治疗方法发现、疾病防治发现、健康管理和疾病追踪等领域起到了非常重要的作用。但是，医疗大数据的应用仍然有待进一步的发展和改进，这一领域仍然面临着数据非标准化、病历非结构化、数据分散等一系列问题和挑战。

睿至大数据有限公司成立于2014年。当然，同年也是国内“双创”之高峰期，初创了诸多冠以“大数据”、“云计算”之名的公司。然3年之后，睿至发展至300人，客户名单中也出现了，国内能源、运营商、金融行业的顶级企业。

究其根源，其实，睿至并非仅是家大数据公司，至少其业务定位早已经明确为：“一横一纵”。“一横”即云计算，“一纵”才是大数据。

与普通初创企业不同，睿至并非仅依靠“一技之长”立足的公司，至少从公司创业“种子”员工构成看，“均具有多年外企工作经历”，“长期服务于中国大中型企业客户”，这也使睿至具备了初创企业所不多见的“企业级”基因。

不仅依靠“一技之长”

当然，作为初创企业，技术特色也不可忽略。国内诸多初创型企业大多沿用“一技之长”模式，或是OpenStack，或是Hadoop，也或是Docker容器技术，总之其在云计算、大数据的某一特定领域，确有过人之处。

但是，理论与现实之间总是存在差距。反观大中型企业的现有IT环境，竟不能简单地用“复杂”二字形容。被国内诸多IT企业反复洗脑之后，其IT环境既包括：IBM Power小型机、物理服务器，也有VMware云环境、OpenStack云环境、Docker容器。

这就是现状，“一技之长”型的初创公司，处置如此复杂的异构项目总是稍有艰难，然用户又迫切希望充分利用，在充分总结此前诸多“试点云计算”经验的基础上，完成整体规划和建设。

此正是睿至的价值，其技术视角既不同于ICT硬件企业偏重的IaaS层解决方案，也不同于应用软件公司偏重的PaaS层解决方案。睿至大数据推出了云计算资源管理平台、云计算运维管理平台、云计算开发测试平台等一系列产品。准确地说，睿至大数据解决方案属于IaaS+层，即在现有各类平台之上，再建设一层管理平台。

对此，睿至大数据有限公司首席技术官兰健认为：所谓云计算，一定存在PaaS层是一伪命题，至少PaaS层并不一定适合所有应用软件开发，尤其是企业级的重型应用开发。“睿至可统一纳管IaaS层的计算资源、存储资源、应用资源，实现资源优化利用，充分保护历史投资。由此，睿至保证了企业云计算平台应用开发灵活性、业务部署方便性，以及运维管理连贯性。在充分了解用户IT资源的前提下，更好地与业务需求对接。” 

纵向大数据的横向价值

再来看一下，睿至的“纵向”业务布局，即大数据。正因为云计算资源管理平台的建设，也为此后睿至的业务的发展提供了更大的想象空间。

其实，过去20年间，中国企业一直执着于垂直应用系统的建设，没有必要对此进行口诛笔伐，这只是一个时代的必然产物。当然，睿至也因此明确了其大数据业务目标：完成跨系统的数据协同。并在打通的大数据平台中，实现此前单一业务系统中，无法完成的业务场景、业务模式创新。

正因为云计算资源管理平台的建设，此后一系列标准动作则水到渠成，例如数据沉淀、数据分析、数据融合、数据管理、数据挖掘等。其实，政府、大型行业业务系统中，均蕴藏着高价值数据。举例说明，一台风力发电机组，造价百万元以上，其中数据采集点多达2000~3000个。通过对工业设备大数据的采集，并完成运维管控情况分析，即可完成设备故障诊断，提升生产线利用率，延长使用周期。

更需要说明的是，睿至大数据平台除具备数据挖掘、数据分析等基础功能外，正逐步将行业特性、行业数据分析模式沉淀于平台之中，而在此后的项目实施中，或与ISV的合作之中，将大大幅度降低实施的复杂性。

最后说一句，睿至大数据注重于对于企业升级转型所需要的技术，从需求实现角度结合最新的业界技术，因此，在实际过程中，睿至关注场景落地更胜于技术本身。

在云计算由“小云”，转向“大云”，由“试点”，转向整体规划的过程中，睿至充分思考了企业级用户的应用特征。在大数据由概念，转向应用落地的过程中，睿至又积极地积累了行业应用场景。由此，睿至的业务思路已相对清晰，云计算是基础，而大数据则是方向。此是睿至的战略方向，也更符合用户的业务发展方向。