身处变革的时代，挑战和机遇都格外多。云与AI的浪潮改变了普通人的生活，也为技术老兵提供了施展抱负的新机会，很多技术高管离开大厂的稳定工作下海创业，希望在不确定中创造一份确定的未来。
玖章算术创始人&CEO 叶正盛
本期《名人堂——“数”风流人物》栏目对话的叶正盛，拥有20年软件研发经验，曾担任阿里云数据库产品管理与解决方案部总经理。2021年叶正盛离开阿里云，选择跳出大厂舒适圈，和一些志同道合的伙伴创立了玖章算术(浙江)科技有限公司(NineData)，在“多云”浪潮中乘风破浪，如今获得了中国移动、沃尔沃、杭州银行、香港医管局等众多客户的认可，本次访谈叶正盛分享了创业初心和对行业未来的思考。
找到新的人生价值
随着云计算快速发展，企业纷纷上云，海外的云厂商逐渐呈现AWS、Azure、Google Cloud三云鼎力的局面，国内也是几朵云快速发展，企业不被云绑定的需求日益凸显，多云逐渐成为刚需。海外数据技术领域涌现出Snowflake等依托多云生态的明星企业，2020年9月，云数仓变革者Snowflake在纽交所上市，当前市值超过800亿美元。
彼时国内多云概念尚未普及，叶正盛已敏锐捕捉到市场机遇。他观察到，当时阿里云数据库TOP100的客户都不只使用一朵云，基本都是多云架构，使用多云(包含混合云)的企业越来越多。这里有多方面的原因，比如其他云有更好的产品与服务，追求云中立的技术架构，或者业务扩张收购的业务使用了其他的云，出海选择不同的云，出于安全合规考虑选择混合云、私有云等等。
在阿里工作十余年，叶正盛与团队见证了云业务的爆发，大厂的资源虽多，但在“多云中立”方向上难免有局限，他们渴望跳出既定框架，在挑战中把握机遇，打造真正中立、普惠的数据管理产品，实现新的人生价值。
2021年，叶正盛与一些志同道合的伙伴离职创立玖章算术(NineData)，要让用户更安全、更高效地用好数据，公司创始团队来自阿里巴巴、华为、IBM 等多位资深专家，拥有多年丰富的云计算、数据库、大数据、分布式架构经验。公司名字的灵感源自古代数学典籍《九章算术》，背后蕴含三重深意。
其一，《九章算术》在先秦时期便领先世界，包含开方、勾股定理等先进数学方法，象征NineData对技术先进性的追求;其二，《九章算术》注重实用性，九个章节均对应田亩丈量、军事征兵等实际场景，与NineData“解决用户真实数据管理痛点”的理念高度契合;其三，《九章算术》经多代人完善，成为官方教材，这恰是NineData团队的愿景，让产品持续迭代，成为服务社会的优质工具。此外，“九” 在中国文化中代表最多、最大，也暗合NineData支持多云、多源数据的核心能力。
“让用户更安全、更高效地用好数据是我们比较明确的定位，现在数据非常多样化，管理起来非常复杂，所以NineData就聚焦在‘用好数据’这个点，包括云上云下的数据，关系型数据库、NoSQL数据库里的数据，结构化数据或是非结构化数据，以及最新的AI数据，我们都能帮用户更好地去把这些数据很好地管理起来。”叶正盛说，数据管理是一个万亿市场，拥有蓬勃发展的机遇。
如今的AI时代，仍然是数据为王。为了更快速响应市场，越来越多的企业实行数据驱动战略指导业务经营决策，但是却面临多数据系统、数据孤岛问题，若要释放数据价值，做好数据管理、数据治理至关重要，NineData也要在云与AI时代进行数据淘金。
云与AI时代的数据管理
随着云与AI技术深入发展，国产化替代逐步推进，企业数据管理面临新挑战，数据分散在公有云、私有云、本地IDC等多个场景，向量数据、知识图谱等AI相关数据激增，数据实时分析场景越来越多，传统数据工具难以有效管理这些数据。
玖章算术推出的NineData，打造覆盖“数据流动 + 数据统一管理” 的云原生智能数据管理平台。据悉，NineData集成了数据库DevOps、数据复制、AI数据管理等多个模块的云服务，支持混合云(自建库+云数据库的业务架构)和多云(多个不同云厂商数据库组成的业务架构)架构下的企业数据管理，大幅降低企业的数据运维难度和成本。
叶正盛介绍，在产品层面，NineData重点打造数据复制(数据流动)、数据库DevOps(数据统一管理)、AI数据管理几个核心能力。
在数据复制方面，NineData覆盖数据流通各个环节，打造数据高速公路，可实现本地与云、跨云、跨洲际的数据迁移，数据容灾备份，以及TP数据库到数仓的数据ETL同步，其数据复制是一个非常通用的解决方案;在数据库DevOps方面，NineData整合数据生命周期管理能力，开发者、测试人员、数据分析师可以在平台安全操作，兼顾效率与合规;AI数据管理是NineData研发的新能力，通过使用LLM、Agent、RAG与数据库管理技术融合，为客户提供了AI时代的数据库开发、优化、知识问答、关系挖掘等能力。
NineData目前支持60多种数据库，适配国内外各云平台，打造“多云多源”的差异化竞争优势，“数据源支持的多是我们的优势，如果只做几种主流的数据源，没有什么竞争力，客户会使用各种各样的数据库，商业的、开源的、云的，关系型、NoSQL的等等。”叶正盛说，很多企业也是看中其“多云多源”的特点选择使用NineData。
比如，沃尔沃、Anker从使用一朵云到实施多云战略满足业务发展需要，如果选择任何一家云厂商的数据管理平台，出了问题后权责难以界定，不易管理维护，NineData的中立属性恰好解决这一痛点，成为其多云数据管理的大管家。
中国移动的移动云帮助企业客户构建云平台，客户上云面临多数据源的数据迁移需求，也有一些客户从其他云迁移到移动云，包括海外的云，NineData的“多云多源”可以满足其需求。
数据库国产化替换是数据复制的典型场景，包括将数据从海外数据库迁移到国产数据库，以及国产数据库之间的数据迁移。数据库厂商的数据迁移工具更多是针对自身数据库引擎比较友好，很多企业有多个数据库，NineData多数据源的支持以及数据双向同步的能力比数据库厂商的数据迁移工具更有优势。
面对AI浪潮，NineData也早有布局。从2023年初便将AI能力深度融入产品。目前已推出10余个AI模块，包括自然语言转SQL(NL2SQL)、SQL性能智能优化、XC数据库表结构智能转换、AI生成ER图、数据库诊断生成诊断报告、ChatDBA智能助手、向量数据库管理等等。
例如，在国产化替换场景，企业可通过AI自动转化表结构和存储过程;AI还能像数据库医生一样生成智能诊断报告，具备了很多DBA所需的专业能力。
创业不能有明显短板
回顾这几年的创业经历，从一个技术高管到一个创业公司的掌舵者，叶正盛收获良多，他也总结了一些创业经验，可以供同类创业者参考。
首先，大厂的规范流程与资源优势在创业初期未必适用，反而可能束缚决策效率。面对技术变革，大厂容易陷入创新者的窘境，船大难掉头。创业公司需要更加聚焦，唯快不破，当天的问题最好当天解决，快速决策是创业公司的机会。
其次，在人才策略上要改变，绝对不能按照大厂的风格去招募人才，创业在人才方面有时候不一定能跟大厂去竞争，怎么选择更合适的人才是一门学问。
再者，CEO需要结合市场需求动态调整发展节奏，避免一条路走到黑。创业初期，NineData 仅提供SaaS模式，后续拓展到金融、央国企等客户普遍要求本地部署，2024年团队迅速推出NineData的专属集群版与社区版，既满足大客户需求，也降低中小团队使用门槛。
最后，创业考验的是综合能力，“公司是一个综合体，不是说我某一方面强，就一定能成功，产品技术、市场销售，以及财务、人事等各方面的管理，不能有一个非常明显的短板。” 要平衡好公司的各个方面，产品再好，没有销售团队拓展市场，便成了“酒香也怕巷子深”。销售能力再强，产品交付不了，最终还是会丢客户，技术出身的CEO尤其要补销售与市场的课。
经过前期的产品研发打磨，获得了一些海内外标杆客户认可，如今NineData实现中国市场与海外市场双轮驱动，已经进入业务拓展的快速发展阶段。
叶正盛对未来的发展充满信心，他认为数据管理领域是一个具有明确需求的广阔市场，AI数据管理的需求又打开了新的市场空间，AI时代才刚刚开始，就像90年代的互联网一样。今天AI带来的能力对各个公司都是均等的，创业公司要发挥自身优势抓住时代机遇。
国内外做数据管理的公司有很多，多云多源、与AI时代快速结合为NineData带来两大核心能力优势。此外，叶正盛强调，作为产品驱动型的公司，更重要的是打造产品的易用性。“我们更加聚焦做产品，把产品做到极致，让用户可以非常方便地使用起来，并且很省心，用户体验很好。”
比如数据迁移同步场景，用户只要选好源端和目标端，可以通过NineData实现一键迁移，中间的细节自动化处理。用户在迁移的过程中能够实时看到当前迁移的状态、迁移进程、速率等等。如果迁移过程中有网络中断，也会自动断点续传。
“创业最大等风险是做了一两年发现所做的事没有市场，或者竞争太激烈导致没有赢面，不得已换方向。我们比较幸运，所在的数据管理领域是一个足够大的市场，NineData如今也拥有了一些差异化竞争优势，可以继续深耕。AI时代的数据管理仍处于早期发展阶段，没有绝对的领导者，只要找准自身定位，能持续解决用户痛点，就能在竞争中占据一席之地。”叶正盛说。
