一、to B賽道中，金融板塊向來都是決勝之地

1993 年，曾被視作IT產業(yè)代名詞的 IBM 公司瀕臨崩潰。作為美國科技實力的象征，計算機產業(yè)與數據庫產業(yè)的起點，其財務狀況極為糟糕，不僅累積了 80 億美元的虧損，還處于急速下跌態(tài)勢，三年累計虧損達 168 億美元，這一數字甚至超過當時中國 A 股所有上市公司的市值總和。

 

在此情形下，傳奇總裁郭士納出任 IBM 總裁，并在一年后成功扭虧為盈，為其在 2000 年后重回高峰奠定基礎。IBM 也是迄今世界上唯一一家存續(xù)百年的 IT 企業(yè)。郭士納執(zhí)掌 IBM 改革期間，格外重視對金融行業(yè)的服務。

 

上任伊始，他不僅迅速聯系老東家麥肯錫，還接連拜訪證券、銀行、保險等領域的巨頭，決心在金融領域重塑品牌形象。郭士納不僅為底層員工確立了堅決以客戶為中心的準則，還要求 IBM 的高級管理班子每人拜訪 5 個客戶，切實了解行業(yè)需求。

 

為何如此重視金融行業(yè)？

 

要知道，IBM 最初就是服務于金融行業(yè)，創(chuàng)始人沃森家族最早為政府和企業(yè)生產制表機、打孔機等計算工具。上世紀前半葉，IBM 是美國各金融巨頭的最佳合作伙伴，正因在金融行業(yè)口碑良好，二戰(zhàn)期間接到大量政府訂單，為美軍提供計算服務。也正因如此，1948 年 IBM 開始研制半自動電子計算機，前后投入 50 億美元，相當于馬歇爾計劃的 1/3，最終推出 system360 計算機。如今人們都說計算機產業(yè)早期的買單者是美國軍方，但 IBM 能獲如此巨大投資，源于其在金融行業(yè)的出色表現。

 

可以說，任何時代，一家 To B 公司若能在金融領域廣受認可，其專業(yè)性、安全性、效率性也會被其他行業(yè)普遍信賴。

 

所以，一項方案若能做到極致并獲廣泛認可，便會被稱作金融級能力、金融級效率、金融級解決方案。

 

數據庫產業(yè)更是如此。在數據庫誕生的60、70年代，IBM都是把它當硬件產品的附屬品免費贈送給客戶，但是他們家自己做層次類數據庫的同時，卻寫出了關系型數據庫的論文。使用VAX小型機的企業(yè)人員到IBM參觀，結果被關系型數據庫的演示品吸引，想要購買卻被告知并未生產。就在這時候，Oracle創(chuàng)始人橫插一腳，根據IBM的論文開發(fā)出了第一套關系型數據庫。

 

這套數據庫的迭代產品很快被美國的銀行、證券公司、保險公司這些小型機的使用者們所追捧，從金融和國防兩個領域出發(fā)，Oracle作為集中式和關系型數據庫的鼻祖，迅速成長為美國最大的數據庫公司。

 

在當前這個階段，全球數據庫產業(yè)仍然保持著高速增長，整體市場超過833億美元，有一定規(guī)模的企業(yè)超過470家，產品數量超過500款。我國是除美國以外數據庫產品最多的國家，其中在以 OceanBase為代表的分布式數據庫方向上，更是占據著技術高地。然而為世界第二大互聯網中心，我國的數據庫市場在全球市場只占據7.2%，其增長前景仍然非常巨大。

 

從歐美市場的發(fā)展規(guī)律來看，金融領域仍然是數據庫市場的必爭之地。

 

二、作為增長最快的市場，金融機構對數據庫需求何等苛刻

 

近年來，得益于金融信息化的加速推進，金融機構的數字化轉型已從“選擇題”變?yōu)椤氨卮痤}”。金融超越電信與互聯網行業(yè)，成為平臺軟件的最大應用市場，銷售額達 147.5 億元。

 

然而，數據庫公司要服務好金融客戶并非易事。

 

其一，金融機構不斷增長的信息化需求，對數據庫的數據處理能力有了更高要求。

 

在數字經濟時代，各行業(yè)數據量呈爆發(fā)式增長。據 IDC 測算，我國數據總量預計在 2025 年將達 48.6ZB，占全球總量的 27.8%。

 

在金融領域，隨著移動端金融服務逐漸取代柜面交易，開放金融、供應鏈金融、全場景金融等新場景不斷涌現，金融機構數據量從過去的 TB 級躍升至 PB 級，甚至 ZB 級。

 

金融機構原有數據架構亟待升級，而國內能穩(wěn)定承接這種數量級的數據庫公司寥寥無幾。

 

并且，金融行業(yè)的業(yè)務模型復雜度以及對數據一致性的要求遠高于互聯網。

 

電商時代，傳統(tǒng)的架構因穩(wěn)定性、易用性成為主流，但隨著“秒殺”“大促”等更靈活電商業(yè)務模式的出現，金融數據庫在流量高峰期對高并發(fā)事務的處理能力愈發(fā)被強調。

 

其二，金融機構業(yè)務本身對系統(tǒng)容錯率極低，特別是金融服務升級后，對數據庫的穩(wěn)定性和安全性提出了更高標準。

 

對于任何一家金融機構而言，數據庫 0.1 秒的延遲或服務中斷，都可能給公司和客戶帶來巨額損失，影響機構的聲譽和業(yè)務連續(xù)性。

 

當下，金融機構的整體戰(zhàn)略正從“產品為中心”向“以客戶為中心”轉變。為提升客戶體驗，IT 系統(tǒng)不僅要 7*24 不間斷服務，面對天災、地震等自然災害時也要確保服務不停、數據不丟。

 

這些現實需求，促使金融機構加快數字化轉型進程，對數據庫升級的需求也從邊緣系統(tǒng)轉向核心系統(tǒng)。但金融數據系統(tǒng)的復雜性，常使架構升級成為“牽一發(fā)動全身”的大事。

 

這無疑對數據庫公司的技術穩(wěn)定性和架構設計的科學性帶來新挑戰(zhàn)。

 

其三，在上述性能要求的基礎上，數據庫采購運營成本也是金融機構選擇數據庫產品的重要考量因素。

 

數字化轉型的本質是通過數據重塑傳統(tǒng)業(yè)務與組織模式，構建企業(yè)新型競爭力。數據庫是金融機構的剛需產品，核心數據庫采購額動輒千萬甚至上億，如果新的數據系統(tǒng)架構無法在原有基礎上降本增效，就很難吸引客戶。

 

這些嚴苛要求，給金融數據庫公司帶來了更高的挑戰(zhàn)?？梢哉f，數據庫公司幾乎是“得金融者得天下”。

 

三、在獨立數據庫廠商中，為何OecanBase拿下金融最大份額

據國際數據公司（IDC）最新發(fā)布的《中國金融行業(yè)分布式事務型數據庫市場份額》報告，2023 年中國金融行業(yè)分布式事務型數據庫的市場格局仍由頭部廠商主導，原生分布式數據庫 OceanBase 的市場份額占比達 17.1%，僅次于三家云服務商，在獨立數據庫廠商中位居第一。

 

報告還披露了 OceanBase 占據的另外兩項第一：本地部署市場份額第一、保險證券子市場本地部署份額第一。

 

要知道，金融行業(yè)的核心交易系統(tǒng)只能本地化部署，以確保數據的安全性和可控性，本地化部署的應用系統(tǒng)對分布式事務型數據庫的建設標準更為嚴苛。

 

為何 OceanBase 能斬獲如此大的份額？

 

OceanBase 自 2010 年立項以來，已累計服務數百家金融機構，業(yè)務覆蓋 70%資產規(guī)模千億元以上的銀行，證券、保險、基金行業(yè)資產規(guī)模前 20 的企業(yè)覆蓋率也基本過半。

 

這些頭部金融機構作為業(yè)內數字化轉型的先鋒，對數據庫廠商提出了更高要求。OceanBase 與客戶的信任，是憑借長期過硬的技術保障和高性價比解決方案建立起來的。

 

例如在與四川農商聯合銀行合作升級數據庫時，OceanBase 首創(chuàng)“三地五中心”城市級故障自動無損容災新標準，持續(xù)提升高可靠性。

 

四川農商聯合銀行是服務四川三農的主力軍銀行，客戶交易具有小額高頻的特點，旗下分支機構眾多，且多位于地震活動區(qū)。所以，在“重要系統(tǒng)需建立異地災備中心”的明確監(jiān)管要求下，四川農聯行在“兩地三中心”模式基礎上更進一步，采用“三地四中心五節(jié)點”模式，增強多活容災能力。

 

在數據庫選型過程中，分布式架構的 OceanBase 與四川農商行的需求最為匹配。約一年左右完成分布式云平臺“蜀信云”的建設，基于 OceanBase 建設的分布式核心系統(tǒng)已完成主體開發(fā)。截至目前，四川農聯行已有 49 個系統(tǒng)在 OceanBase 上穩(wěn)定運行，其中至少 6 個為關鍵系統(tǒng)。

 

分布式的優(yōu)勢在于解決擴展性和容災問題，但冗余的多副本設計最大的弊端是成本較高。不過，憑借高壓縮比的分布式存儲引擎 LSM-Tree 和高效的 SQL 優(yōu)化器，在同一業(yè)務的數據存儲量下，OceanBase 能大幅節(jié)約存儲空間，降低存儲成本。

 

比如 2022 年底中國太平洋保險公司與 OceanBase 合作改造的 P17 核心客服系統(tǒng)，在達成業(yè)務成功交易率不低于 99.99%、交易總平均響應時間小于 1 秒、整體并發(fā)量 1500 人等預期性能指標的情況下，OceanBase 通過高壓縮技術，存儲容量節(jié)省 80%以上，為客戶帶來高性價比。

 

經過多年的商業(yè)化打磨，OceanBase 在實踐中形成了一套上下兼容、上下游均適配的遷移部署方案，保障了合作的安全穩(wěn)定。

 

四、信息密集型產業(yè)越來越大，數據庫市場格局初定

 

近年來，國內流量紅利見底，To C 行業(yè)增速顯著下降，流量成本持續(xù)攀升，各大公司進入精耕細作階段，To B 行業(yè)迎來空前發(fā)展機遇。

 

在產業(yè)發(fā)展更成熟的北美，科技領域大公司 To B 和 To C 的比例為 1:1，而中國僅為 1:4，當然中國人工成本較低是原因之一。從長遠看，隨著人力成本不斷提高，系統(tǒng)投入成熟后邊際成本不斷下降，To B 產業(yè)必定呈快速增長態(tài)勢。To B 產業(yè)興起，國內科技產業(yè)才能從市場紅利驅動型逐步轉變?yōu)楦咝Ч芾眚寗有?，最終實現技術創(chuàng)新驅動的目標。

 

這一規(guī)律，已在歐美市場的兩次 To B 企業(yè)信息化革命中得到驗證。

 

第一次是上世紀 70 年代，發(fā)源于二戰(zhàn)的信息技術從軍用轉為民用，最早被一批券商和銀行巨頭接納，彼時誕生了 IBM、SAP、Microsoft、Oracle 等一批巨頭。

 

第二次是本世紀初前10年，云計算產業(yè)走出互聯網公司，廣泛應用于金融領域，Salesforce、sprinklr、WORKDAY、Servicenow 等百億美金公司皆由此而來。

 

在當前這一輪數字化革命中，金融市場仍是To B公司決勝領域。

 

數據庫猶如“大樹”（數據架構）的“根基”，“根基”左右著“果實”（數字化轉型）的品質。

 

自 20 世紀 80 年代發(fā)展至今，中國數據庫市場已從最初的理論探索階段邁進技術爆發(fā)階段。當下，中國是除美國外數據庫廠商數量第二多的國家。

 

國產廠商的發(fā)展機遇，一方面源于國內市場需求的增長。

 

據 CCSA TC601 測算，2022 年中國數據庫市場規(guī)模達 59.7 億美元（約合 403.6 億元人民幣），預計到 2027 年，中國數據庫市場總規(guī)模將達 1286.8 億元，市場年復合增長率（CAGR）為 26.1%。

 

另一方面，國內市場格局也在悄然改變。

 

出于技術安全性等方面的慣性思維，Oracle 目前在中國數據庫管理系統(tǒng)市場的占有率仍居首位，但原先的優(yōu)勢數據庫管理系統(tǒng)廠商如微軟、IBM、Teradata 等銷售額均有下滑。2023 年初數據庫巨頭 Teradata 退出中國市場，便是例證之一。

 

與此相反，OceanBase、巨杉數據、華為 GaussDB 等本土數據庫廠商，憑借各自的核心技術和市場定位，逐步在市場中站穩(wěn)腳跟。

 

鑒于金融機構對數據處理的嚴苛要求，金融數據庫公司的門檻和壁壘極高，是典型的厚積薄發(fā)行業(yè)。

 

但中國信息通信研究院在《大數據白皮書（2018 年）》中指出，分布式數據庫取代集中式是必然趨勢，中間件架構的分布式只是過渡形態(tài)，原生分布式數據庫才是發(fā)展方向。

 

就目前的技術架構而言，金融行業(yè)數據庫仍以集中式為主。然而，以 OceanBase 為代表的原生分布式數據庫，無疑代表著未來的發(fā)展趨勢。金融板塊在市場大盤中居高臨下，進可攻，退可守。誰占據金融，誰掌握戰(zhàn)略主動權。

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