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大数据管理平台提升企业业务治理水平,让数据感知挖掘更全面高效智能

发布时间: 2021-10-20 文章分类: 行业观察
阅读量: 0

大数据管理平台提升企业业务治理水平,让企业数据感知挖掘更全面高效智能

企业在产业数字化转型过程中面临数据技术平台建设和运营的诸多挑战,随着现代化数据仓库向多功能、服务化方向发展演进,技术侧的变革为解决企业数据平台各项挑战带来新的可能。目前,随着技术的不断进步,数商云大数据管理平台已经成为了许多品牌企业内部及众多的外部客户广泛使用且高度信赖的企业数据平台。

本文将为您介绍大数据仓库的核心能力及优势,并结合大数据分析平台经典使用场景,详述数商云大数据管理平台为企业带来的业务敏捷性、面向分析统一平台、显著降低TCO等关键业务价值。

一、企业级数字化转型挑战

目前,企业在产业数字化转型过程中面临着很多的挑战,这些挑战可以分为几类问题:首先,企业主要以应用为导向,快速的满足业务需求。为了满足不同部门的业务需求,建立了很多数据平台,这些平台缺乏整体规划,形成了很多的数据孤岛,数据共享成本高,缺乏企业级统一的数据获取出口,难以自助分析。

其次,现代企业要求业务团队具备了面向业务快速变化的敏捷创新能力,需要具备数据智能的研发能力,面向用户体验的场景创新能力,都对IT系统提出了更高要求。如何能够满足不同团队对数据分析的要求,满足内部用户的开发使用体验,这个过程中开发效率成为了敏捷创新的阻碍因素,从产品的规划到最终的上线往往横跨数月的时间。

另外,企业过去通过自建大数据平台的方式来获得很强的技术平台掌控能力,但在实际的IDC运营管理过程中会出现运维成本过高的问题,同时因为IT人才成本高、流动大,自建平台存在服务质量不高的情况。企业往往按照业务需求做资源规划,导致日常资源利用率不高,存在很多资源浪费,同时在业务波峰时会产生资源不够的情况。企业自建平台基于开源的组件,会存在系统安全、数据安全及合规方面的问题和隐患。

二、现代化大数据平台解决方案

现代化数据仓库向多功能多服务化演进,技术侧的变革带来了解决企业产业数字化转型的挑战的可能。现代化大数据平台主要有两个方向,首先是云计算的兴起,逐步往SaaS化方向演进,提供按需分配的计算需求。第二点由于传统的数据仓库难以满足现代化大数据的需求,需要建立实时化的数仓,对非结构化数据进行低成本的分析。

大数据解决方案则是一种多产品组合的解决方案,通过多种产品间组合,构建多种多样的数据应用。适用于电商、游戏、社交等互联网行业数据化运营场景,如智能推荐,日志分析,业务运营分析,用户画像,数据治理,业务大屏以及搜索等,同时具备技术领先性和降本提效,提供业务价值收集等优势。

大数据管理平台提升企业业务治理水平,让企业数据感知挖掘更全面高效智能

图片来源:数商云

三、产品优势

1、面向分析的统一数据平台

数商云大数据管理平台是面向分析的统一数据平台,一个平台满足数据时代的多种需求,简化企业数据平台架构,加速获取深入的业务洞察。它具备更实时的数据洞察能力,通过在产品级别打通集成消息服务,采集Datahub自定义日志,实时的获取事件并进行分析。

平台深度集成了Spark,可以实现“一套数据支持多种引擎”,在全托管的统一数据平台上使用主流或者熟悉的计算引擎,可以满足更丰富计算场景的需要。目前很多用户习惯使用Spark引擎,平台可完全兼容Spark的API、应用及生态工具,共享了同样的数据存储,同样的计算资源,同一种数据库管理体系。平台项目的用户,可以在统一的数据存储、权限管控体系内,利用Spark进行应用开发。

2、高性能低成本的技术底座

数据平台发展到目前为止都是在解决性能、成本、效能等几方面的问题,若对比分析自建平台和大数据管理平台中成本的比重,自建平台成本结构主要包括一次性软硬件成本、扩容、管理,运维等等方面的成本。平台建设的成本结果包括云服务使用成本,但系统管理成本是非常低的,可以极大的减少前期投入,快速验证价值。

3、开放生态的数据平台

抛开独立的技术平台,离不开周边系统的配套,离不开与企业环境的集成。大数据管理平台拥有开放生态的服务,支持与众多服务集成,包括开放的一方服务接口,如JDBC、SDK、开源Spark Connector、开源Kafka Connector、MMA迁移工具等。同时,其还可以融入企业已有的IT环境中,与客户别的众多服务进行深度的集成,包括DataWorks、PAI、Quick BI、Datahub、DTS、日志服务等,最大化降低数据链路集成工作。

4、企业级可治理的数据管理平台

当企业发展到一定规模后,必然会遇到数据治理问题。数据与业务增长并不是线性关系,数据是指数级增长,业务是平滑增长。各个数据平台打通之后,数据治理的成本越来越高。大数据治理最佳实践,即平台提供数据发现机制,支持统一元数据采集与数据资产目录构建支持数据探查与数据分析、联邦查询以及资源优化服务,让企业更方便地探查数据价值,更有效的统一元数据管理,更安全的生产数据,更智能的优化大数据成本。

以数据存储为例,很多数据存储在数据仓库中但无法使用,有些作业没有计算,有些作业重复计算,平台可通过自动化方式,围绕引擎采集第一手数据,提供多领域多视角优化视图。

 

文章来源:阿里云

编辑:云朵匠 | 数商云(微信ID:shushangyun_com)

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