它是由中国宽带之父投资组建的甲骨文和赛斯“偷饭碗”年收入超过10亿元

原标题:由中国宽带之父投资建立。它成功地与甲骨文和赛斯在“抢饭碗”中上市，年收入超过1亿

WPS，代表了信息企业软件本地化的趋势。在雷涛看来，WPS不仅仅是复制后取代视窗办公，而是寻找下一代产品的需求。

过去，无论是运营商还是银行的核心系统，大结构垄断了西部IOE的三座山(IBM、甲骨文和EMC)。直到2008年，阿里才提出“IOE”运动，并开始推动信息软件本地化的浪潮。

天空云数据是第一批进入的人。2010年，为了建立中国完整的云计算产业链，中国宽带之父田溯宁投资建设云基地，天空云数据由此孵化并形成。

2015年，雷涛带领创始团队正式成立田芸数据，率先进入金融领域。田芸提供了国内领先的HTAP数据库哈勃(Hubble)，完成了“IOE移除”最困难的部分，取代了传统的西方金融类核心系统IOE架构，解决了网上银行类核心系统的减负问题。此外，为了降低人工智能的使用门槛，天云数据还推出了人工智能平台MaximAI，逐渐将数据的价值扩展到能源、医药和军事等其他行业。

目前，田芸数据在该行业拥有70多家大型企业客户，纯软件单笔合同金额为200万-500万元，年收入超过1亿元。

在融资方面，田芸数据2018年从西域资本和华莹资本获得了1亿元人民币的第二轮投资。

从大数据平台到人工智能基础平台

作为行业老手，雷涛在北美跨国公司拥有20多年的技术管理经验，2005年加入SNIA存储行业协会中国技术委员会联合主席、CCF中国计算机联合会大数据特别委员会委员。

2011年云基地期间，雷涛和创始团队通过BDP大数据平台负责许多运营商的业务，如联通的数据立方体、移动总部、南方基地等。2015年田芸数据正式独立后，雷涛选择先专注于金融领域，以避免同行竞争。

“云数据的目标是取代甲骨文和SAS”。云基期的积累从一开始就给了田芸数据一个高起点，第一个订单接管了光大银行的核心系统———— LTP线交易系统。例如，银行可以在全国各地的所有业务办事处实时实现OOTD交易，并实时查询存款和取款的金额。整个过程中涉及的技术在田芸数据早期是甲骨文的一些替代品。

然而，在许多项目操作过程中，雷涛发现，在数百万交易规范的高度一致性下，数据移动性、计算框架的变化以及在线交易同时需要大规模并行计算。对于计算场景，这需要极高的通用性、及时性和数据总量，传统的甲骨文架构根本无法适应。

“在甲骨文架构之上，仍然需要升级以满足新的需求”。

所以田芸数据公司独立开发了HTAP国内分布式数据库哈勃。与传统的需要在线分析和单独处理处理错误的信息技术架构不同，HTAP数据库可以支持业务系统的运行，同时对一个数据进行OLAP场景，从而避免了在线和离线数据库之间的大量数据交互，减轻了系统的负担。

HTAP国内分布式数据库哈勃取代甲骨文一体机，拥有2000多个80T核心表、400亿个交易数据、56个服务应用交易、500个并发用户、5亿个交易服务响应、每天200多万个在线交易，占全行核心交易的10%，使银行能够为柜台系统提供7*8小时的实时A类核心交易，为移动在线提供7*24小时的实时A类核心交易

从集中式Oracle切换到分布式HTAP也解决了数据库可伸缩性的问题。例如，田芸数据使光大银行能够解决历史数据查询问题。过去，嗨

对于每一个垂直行业，田芸数据将设立一个子公司来专注于该领域。目前，有160个田芸数据和60%以上的技术人员。

在雷涛看来，如果一年600个项目都是5万、15万等零散订单。公司将始终反复满足初级客户的简单需求，并且技术难以沉淀和深化。“在这个增长阶段，创造产品需要在用户想要什么和你想要做什么之间找到平衡。”

对于雷涛来说，专注于龙头老大的发展有两大发展潜力。一方面，Big B具备机器学习的一般能力和实验室，更有可能接受新产品。另一方面，在交付产品和服务的同时，田芸数据也在转移大客户的数据价值。“人工智能本身就是一个知识生产过程，它可以快速地采样和复制大型企业的规则和过程的经验价值，使该行业甚至其他类似行业的其他客户能够受益。”

但是在主客户更加定制化和个性化的情况下，天云数据是否失去了强大的复制能力？

雷涛解释说，虽然每个企业都有不同的需求，但他们都在小池中寻找数据库。企业可以从海量数据中迁移、清理和消除重复数据，并找到合适的人工智能方法使其产生商业价值。这个过程是普遍的。

谈到核心壁垒，雷涛认为田芸的数据壁垒是数据的复制价值。“屏障”的建造可分为两个阶段。第一阶段是尖端科技本身的障碍，将效率与产品的核心价值进行比较。谁能渗透得更深、传递得更好，谁就能赢得第一名。作为中国第一个研究开发大数据和人工智能的团队，田芸数据具有一定的技术优势。

第二阶段是推理服务。需要通过机器学习来提炼数据资源的价值，以形成知识，然后将知识打包成推理服务，为行业服务。例如，从保险公司20年周期的重疾病补偿定价中所学到的特征和内容可以很快移植到保险业，而领头的大企业客户则为田芸数据带来非常高质量的培训数据库。

人工智能将在未来掀起一个万亿美元的市场，但目前的渗透率不到1%，给企业留下了许多机会和想象。然而，无论哪种外壳，最终的比较是速度、服务稳定性和产品能力。