時系列データベースは特定の時間ごとに取得される一連のデータを処理するために使用されるもので、時間情報（タイムスタンプ）を持つデータは時系列データと呼ばれる。DolphinDBは高機能のプログラミング言語とストリームデータ分析システムを統合し、大規模なデータ処理および分析の分野では世界トップクラスの性能水準を誇る。特に大規模データの保存、検索、分析に対して高いレベルが要求される量子ファイナンスやIoT分野に適している。DolphinDBはデータベースに特化したランキングサイト「DB-Engines」の時系列データベースランキングで12位となっており、中国製の時系列データベースでは第1位を獲得している。

DolphinDBは現在、金融とIoT分野に注力している。

金融分野においては、証券会社、各種ファンド、先物取引、保険会社、教育機関、科学研究機関などで、データ保存、データクレンジング、因子分析、モデルのバックテスト、リアルタイムコンピューティングなどに広く利用されている。金融分野のデータ分析市場は世界規模で50～100億ドル（約5200億～1兆500億円）といわれる。DolphinDB のCEO兼CTOの周小華氏は、中国を含む多くの国でこの市場が今後も成長すると考えている。

金融分野に注力する理由は同社のチームがこの分野で豊富な経験を持っており、さらに金融分野では取引やリスクコントロールのためにデータ活用が必須であり、金融機関はこの部分に費用を投入する意欲が強いためだ。

金融分野はデジタル化が先行しており、市場へのプロモーションを行わなくても、顧客企業の評価を通じて新たな顧客を獲得できるため、直接販売をメインとしている。

この分野ではすでに30社を超える顧客を抱えており、売上高の75%を占める。

IoT分野はDolphinDBが新規開拓を進める領域で、現在売上高の25%を占めている。特に化学工業、電力、エネルギー、水道などの業界では、データの発生頻度が高く、決まった時間に確実にデータを取得することが必要とされるうえに、測定箇所が多く、情報量も大きい。必然的に時系列データベースによるモニタリング、検査、分析などのニーズが高い。

IoT領域は業界が広くニーズも多様であることを考慮し、パートナーを通じて顧客開拓を行っている。各業界に通じたトップSIer（システムインテグレーター）とともに、DolphinDBを利用した業界ごとのソリューションを構築し、パッケージ化して顧客に提供している。

米リサーチ企業「ガートナー」の統計によると、2017年のデータベース管理ソフトウェアの規模は全世界で388億ドル（約4兆700億円）に達し、ITインフラソフトウェアの20%を占めた。今後の傾向としては、OLAP（Online Analytical Processing、複雑で分析的な問い合わせに素早く回答を行う方法）とNoSQL (非リレーショナル) データベースへの注目が強まり、大容量のオンラインデータの保存とリアルタイムコンピューティングが重点となる。

智臾科技は分野によって顧客へのアプローチの仕方を変えており、これによって人件費を大幅に節約し、より早く顧客規模を拡大することが可能だ。

顧客の持つデータは時系列データだけとは限らないため、DolphinDBは一体型データベースを目指している。リレーショナルデータベースの一部機能と互換性を持ち、複数のプラグインを提供するオープンなシステムを構築する一方で、記録処理エンジンを継続的に開発しており、さまざまなタイプのデータを管理できる。

周氏は今後、時系列データベースが次のようないくつかの市場で急速に発展すると予測している。

まずは、1秒に100万ポイント以上のデータを同時に保存できる分散型で高可用性のアーキテクチャーを必要とする発電・充電・電気通信・交通などの業界における大型産業インターネットとIoTに関連するプロジェクト。

次に、大規模データを瞬時に処理する必要のあるコネクテッドカーやデジタルマーケティングなどの分野。

最後に、DolphinDBをデータウェアハウスとする動作の軽い一体型データ管理システムによる中小企業のデジタル化。

市場競争に関して周氏は、アリババクラウドなどの大手はデータベース領域に特化しておらず、プラットフォームとしての側面が強いと考えている。また、海外の競合製品は中国市場での競争力が十分ではない。

DolphinDBは2020年に売上高が1000万元（約1億6000万円）に達し、2021年には3～5倍の売上増を見込んでおり、IoT関連の顧客比率を50%にまで高めることを目指している。今回調達した資金は、製品の研究開発、技術サポート、市場開拓に充てられる。（翻訳・普洱）

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