天雲大數據ceo雷濤

A. 天雲大數據的管理團隊

田溯寧先生，1963年出生於北京。1985年畢業於遼寧大學生物系，隨後進入中國科學院研究生院學習並獲生態學碩士學位。1988年赴美國德州理工大學就讀於資源管理專業，1993年獲得博士學位。
1994年至1999年，田溯寧先生參與創建了亞信科技（中國）有限公司並擔任首席執行官職務。2000年，亞信在美國納斯達克成功上市，成為第一家在美國上市的中國高科技企業（NASDAQ：ASIA）。
1999年至2006年，田溯寧先生擔任中國網通（HKSE:0906; NYSE:CN）副董事長兼CEO。中國網通是國內領先的固話電信運營商，也是亞太地區領先的國際數據通訊運營商。
2006年田溯寧先生創建寬頻資本(ChinaBroadband Capital)並擔任董事長。寬頻資本是中國第一家專注於電信、互聯網、媒體與科技產業的股權投資基金。
2010年8月在北京市政府、北京經信委、北京經濟技術開發區的領導和大力支持下，田溯寧先生創建了北京雲基地。位於北京亦庄經濟技術開發區的北京雲基地成為了北京第一個雲計算示範基地。 雷濤先生現任天雲融創數據科技（北京）有限公司（簡稱天雲大數據）首席執行官，服務於寬頻資本投資的雲基地，支持創始人田溯寧建立和拓展大數據業務，主導大數據商業模式、產品策略、研發和市場策略。
擁有20年豐富的IT從業經驗，10年以上全球先進跨國IT企業技術領導職務，領域涉及網路，系統，J2EE中間件，存儲等；2002年在Sun Microsystem晉級亞太區唯一的ES Ambassador企業方案大使, 期間獲得諸多專業領域認證，Solaris認證；J2EE Architect; Sun Cluster集群認證；Sun ONE Identity安全認證；存儲架構師認證；光纖網路BCSD認證；2004年在McDATA通過了最高等級的存域網專家資質MCSD；任SNIA存儲工業協會中國區技術委員會聯合主席，推廣雲存儲介面標准；任CCF中國計算機學會大數據專委會委員。

B. 天雲融創數據科技(北京)有限公司電話是多少

天雲融創數據科技(北京)有限公司聯系方式：公司電話010-58667888，公司郵箱[email protected]，該公司在愛企查共有10條聯系方式，其中有電話號碼5條。

公司介紹：
天雲融創數據科技(北京)有限公司是2013-05-09在北京市海淀區成立的責任有限公司，注冊地址位於北京市海淀區東北旺西路8號院4號樓三層318號。

天雲融創數據科技(北京)有限公司法定代表人雷濤，注冊資本4,332.2901萬(元)，目前處於開業狀態。

通過愛企查查看天雲融創數據科技(北京)有限公司更多經營信息和資訊。

C. 大數據時代的大變革

大數據時代的大變革
在雲計算仍處於「雲里霧里」而亟待落地的今天，IT的浩瀚天空中突然傳來了天使的號角聲——大數據時代來了！大數據，開啟了一個徹頭徹尾的變革年代，更開啟了一個蘊含無窮多機會的年代。誰能夠「號准」大數據時代的「脈搏」，誰就能夠在全球IT業的新一輪角逐中獨領風騷。
令人充滿想像的大數據，究竟「大」在何處？
今天，我們再也不能用狹隘的視角來審視大數據了。因為今天的大數據，不僅體現為數據量的驚人增長，更前所未有地引入了正在不斷擴展中的數據類型。從量的增長來看，IDC報告顯示，未來10年全球大數據將增加50倍。而剛剛過去的2011年，就產生了1.8ZB（1.8萬億GB）的大數據，這相當於每個美國人按每分鍾發3條微博的速度，不停發布2.6976萬年。與此同時，社會上的各行各業，從電信、IT業，到金融、證券、保險、航空、酒店服務業等，地球上的各種存在，從每個人到每棵樹、每朵花乃至每粒沙子，無一例外地都在成為大數據的生成者。在量和面上的雙重積累，讓我們不難想像和接受數據大爆炸的現實——2020年的全球數據使用量將達到35.2ZB（1ZB=10億TB）。
猶如一座富礦的大數據，究竟該如何「開采」？
這是一個令人著迷的問題，因為與正確答案相伴的將是誰都渴望的巨大商業成功。當前，伴隨著變革的發生，傳統的互聯網企業已經站在了大數據時代的最前沿。作為探索的先鋒，他們能否笑到最後，是否會成為「先烈」？這一問題盡管很難回答，但至少為成功的覬覦者提供了充分的借鑒和參考。
作為後PC時代的四大巨頭，Facebook、谷歌、蘋果、亞馬遜正在成為大數據的擁有者和使用者。在自覺或不自覺間，Facebook已然成為業界第一個生成大數據的「巨鱷」，而其他三巨頭仍在努力中。蘋果依靠操作系統和顛覆性的終端，正在努力打造大數據的生成之地；谷歌主要依靠操作系統、搜索引擎和「Google+」平台整合終端產品，以儲備可以利用的大數據；亞馬遜作為雲計算的最早倡導者之一，則通過網路平台、雲計算平台和閱讀終端，期望建立起一個電子商務垂直領域的大數據匯集地。雖然巨頭們的策略各有不同，但利用種種手段整合碎片化的數據進而加以利用的趨勢，已經再明顯不過了。
相比這四大巨頭，電信運營商的探索才剛剛起步。「日內瓦的電信運營商，正在針對市民活動的可視化展開研究。」天雲科技副總雷濤在近日舉行的雲計算大會雲基地專場上指出，「通過在用戶手機上安裝感測器，就能夠記錄下大量的位置信息，從而使得市民活動可視化，這對建立一個智慧城市，進行人口規劃、區域規劃都具有重要意義。」事實上，一個個再簡單不過的位置信息背後，隱藏著巨大的、待挖掘的價值，這個價值對於各行各業都具有關鍵的作用。例如，房地產開發商就很渴望知道高端用戶最頻繁出入的區域，而這些區域就是商業地產的最佳候選地。而除了位置信息外，電信運營商能夠挖掘的信息和數據，仍有無窮無盡的空間，包括了用戶喜好、消費能力等等。
在企業的自發行為以外，國家級的戰略支持已經浮出水面。美國，作為ICT強國，嗅覺最為敏銳。2012年3月29日，奧巴馬政府公布了「大數據研發計劃」，目標在於改進當前人們從海量和復雜的數據中獲取知識的能力，而這是美國繼高速網路和超級計算中心之後的另一個重大科技項目。據悉，首批共有6個聯邦部門宣布投資2億美元，共同提高收集、儲存、保留、管理、分析和共享海量數據所需核心技術的先進性，並形成合力，同時增加大數據技術開發和應用所需人才的供給。顯然，先行一步的美國，已經把大數據當作了其ICT產業再度在全球崛起的重要契機。在找准了崛起的方向之後，富有行動力的美國，自然就會毫不拖泥帶水地實施下去。
大數據，正在撬動全世界的神經，無論是國家、企業，還是每一個獨立存在的個人，都將成為大數據時代的貢獻者和受益者。但問題是，你准備好了嗎？

D. 它用分布式資料庫替代Oracle、SAS，讓銀行告別西方軟體「霸凌」

WPS成功上市代表了信息化企業軟體國產化的趨勢。在雷濤看來，WPS不是簡單復制後替代Windows office，而是找到了下一代產品需求。

以往無論是運營商還是銀行核心系統，大架構都壟斷在西方的 IOE（IBM、Oracle、EMC）這三座大山裡。直到2008年阿里提出去「IOE」運動，開始助推信息化軟體國產化浪潮。

天雲數據就是其中最早一批入場者。2010年為了建立中國完整的雲計算產業鏈，中國寬頻之父田溯寧投資建設雲基地，天雲數據便由此孵化，初備雛形。

2015年，雷濤帶領創始團隊們正式成立天雲數據，率先切入金融領域。天雲提供了國內領先的國產HTAP資料庫Hubble，完成了「去IOE」中最困難的部分，替代金融A類核心系統慣用的西方IOE架構，在銀行的聯機事務中解決A類核心系統減負問題。此外，為了降低AI使用門檻，天雲數據還推出AI PaaS平台MaximAI，逐步將數據價值逐漸擴展到能源、醫葯、軍事等其它行業。

目前天雲數據有70多家行業內大企業客戶，單筆合同200-500萬，純軟體年營收過億。

融資方面，天雲數據2018年曾獲得曦域資本、華映資本B輪1億人民幣投資。

作為行業老兵，雷濤在北美跨國公司有20多年的技術管理經驗， 2005年便入席SNIA存儲工業協會中國區技術委員會聯合主席，CCF中國計算機學會大數據專委會委員。

2011年在雲基地時期，雷濤和創始團隊通過BDP大數據平台負責了眾多運營商業務，如聯通的數據魔方、移動總部、南方基地等，2015年天雲數據正式獨立後，雷濤為了避免同業競爭，選擇先聚焦在金融領域。

「天雲數據的目標是替代 Oracle 和 SAS 」。雲基地時期的積累讓天雲數據一開始就有高起點，首單就接下了光大銀行的核心系統——OLTP線交易系統。比如銀行能在全國所有營業廳實時實現OOTD交易，實時查詢存錢取錢數額，整個環節涉及的技術都是天雲數據早期對Oracle的一些替代。

但之後在多次的項目操作過程中雷濤發現，在幾百萬條交易規格的強一致性下，數據的移動性、計算框架的變化、聯機事務同時要做大規模並行計算，這對計算場景的通用性、即時性和全量數據要求極高，傳統 Oracle架構根本無法適應。

「在Oracle架構之上，還需要升級滿足新需求」。

於是天雲數據自主研發HTAP國產分布式資料庫Hubble。與傳統 IT 架構處理失誤需要聯機分析和分開處理不同，HTAP 資料庫能夠在一份數據上同時支撐業務系統運行並做 OLAP 場景，避免在線與離線資料庫之間大量的數據交互，為系統減負。

HTAP國產分布式資料庫Hubble替代了Oracle一體機,核心表2000餘張80T左右、400億條交易數據、提供56隻服務應用交易、滿足500個用戶並發、500ms交易服務響應、每天在線交易量超200萬、占整個銀行核心交易量的10%，讓銀行面向櫃面系統可提供7*8小時A類實時核心交易，面向手機網銀系統可提供7*24小時A類實時核心交易。

從集中式Oracle切換到分布式HTAP，也解決了資料庫擴展性的問題。比如天雲數據讓光大銀行解決了 歷史 數據查詢問題，以往 歷史 查詢只能查到2年前，但在分布式技術上線後，可以查詢15年前所有交易數據，同時讓銀行櫃面系統以及手機APP可以無數人同時查詢。

而在BI逐步轉向AI的過程中，復雜的商業流程經演算法重構。過去要把數據拿到SAS平台先分析，一層一層地把數據提出來搭建。但現在通過分布式技術，流程趨於扁平化，可以實現毫秒級的服務響應。

天雲數據一開始就撬動的是行業頭部資源。目前天雲數據有光大銀行、興業銀行、中信銀行、中泰證券、中國石油、國家統計局等70餘家行業內大企業客戶，分布在金融、能源、醫葯、政府軍事等領域，單筆合同級別超百萬

針對每個垂直行業，天雲數據都會成立一個子公司來專注賽道。目前天雲數據有160人，技術人員超六成。

在雷濤看來，如果一年600個項目，全是5萬、15萬等碎片化的訂單，公司總是重復滿足初級客戶的簡單需求，技術很難沉澱和深入。「在當下成長階段，打造產品需要在用戶想要什麼和你想做什麼中找到平衡」。

對於雷濤而言，專注頭部大B發展有兩大發展潛力。一方面，大B擁有機器學習的普遍能力和實驗室，更容易接受新產品。另一方面，天雲數據交付產品和交付服務的同時也在轉移大B客戶的數據價值。

「AI本身是一個知識生產過程，它能把大型企業規則、流程的經驗價值快速地抽樣出來進行復制，賦能行業內其它客戶甚至類似的其它行業。」

但在頭部客戶更定製化、個性化的情況下，天雲數據是否失去了很強的復制能力？

雷濤解釋到，雖然每個企業要求不盡相同，但都在不大的池子里找資料庫。企業從海量數據中對數據進行遷徙、清洗、去重，可以去找合適的AI方法讓它產生業務的價值，此過程具有通用性。

談到核心壁壘，雷濤認為天雲數據壁壘就是數據的復制價值。

壁壘的構建可分為兩個階段。第一個階段是前沿 科技 本身的壁壘，比的是效率和產品核心價值，誰能夠扎得深和更好的交付，誰就能拔得頭籌。而作為國內最早研發大數據和人工智慧的團隊，天雲數據有一定的技術先發優勢。

第二個階段是推理端的服務。數據資源的價值需要通過機器學習進行提煉，形成知識，進而封裝成推理服務服務於行業。比如某保險公司20年長周期發生的重疾賠付定價上學習出來的特徵和內容能夠快速地移植到保險行業，而頭部大企業客戶給天雲數據帶來很優質的訓練資料庫。

未來AI將引爆萬億級大市場，但目前滲透率不到1%，這給各企業留有眾多機會和想像空間。但無論哪種圈地方式，最終比的是速度、服務的穩定性以及產品化的能力。