Aloudata 周泉:数据复杂度激增,自动化数据管理蓄势待发

7月21-22日,由大数据领域专业媒体 DataFun 主办的「DataFunCon 2023数据智能创新与实践大会」在北京隆重召开,活动主题为“新基建 · 新征程”。近千位大数据领域从业者及70余位权威演讲嘉宾齐聚一堂,就数据架构、数据效能、算法创新、智能应用等最前沿的技术和实践展开观点分享与思想碰撞。Aloudata 联合创始人&CTO 周泉先生受邀出席数据资产管理实践论坛并发表主题演讲,分享 Aloudata 在自动化数据管理领域的前沿探索及创新实践。

自动化数据管理

本次大会中,数据虚拟化、元数据管理、Data Fabric 、数据管理智能化等热门话题备受关注。数据爆炸浪潮下,企业愈发重视数据工程的智能化水平。周泉在演讲中提到,数据管理的复杂度正在指数级增长,传统“堆人式”、“众筹式”的数据管理模式早已无法满足数据驱动型企业的需求。基于这一趋势,Aloudata 开创性地提出 “自动化数据管理” 理念,并基于Data Fabric 架构理念,打造元数据驱动的自动化数据管理产品体系,让企业数据管理工作从“被动”化为“主动”,在企业数据全生命周期构建自动化数据管理能力,帮助企业实现更精细、更智能的数据管理,让数据管理真正走向长期和自治

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<p align=center>图:Aloudata 展位吸引众多与会者驻足交流</p>

元数据驱动的自动化数据管理产品体系—— Data Fabric 最佳实践

近年来,数据管理市场如火如荼,越来越多的厂商都在加快相关技术及产品的研发与应用,但“自动化数据管理”不可谓不是一个全新的、意义非凡的探索。诸多已经步入数字化转型深水区的企业都在观望, “堆人堆时间”的数据管理现状究竟该如何破局? Aloudata 以“加速数据价值释放,让数据随时就绪”为目标,基于主动元数据及数据语义化等创新理念,打造了新一代AnyMetrics 智能指标服务平台及 BigMeta 主动数据治理平台,帮助企业实现 “业务灵活且一致地自助用数”、“主动智能的数据治理” ,彻底解决数据口径不一致、需求交付周期长、数据无序增长、数据治理纯人肉、模型治理升级难等业界难题,帮助企业全面走向数据驱动。

数据架构data fabric

主动元数据,实现数据管理的自动驾驶

应对不断熵增的数据系统,数据管理必须走向自动化。Gartner 在其发布的《2022 主动元数据管理市场指南》中指出:“数据管理已经从专注于数据内容向元数据管理升级”。

Aloudata BigMeta 基于主动元数据管理理念,通过构建极致精细的算子级数据血缘,实现了对企业数据链路的高精度刻画,内置的大量智能数据管理策略,可为数据团队在数据管理各个环节提供决策建议和设计辅助,如口径理解、建模建议、代码建议、诊断建议等,帮助数据团队从大量人工工作中释放出来,百倍提升数据管理效率。

BigMeta主动数据治理平台

<p align=center>图:Data Fabric 主动元数据最佳实践,让数据治理效率百倍提升</p>

数据语义化,极致复用终结指标不一致

唯有高度复用才能高度一致。传统基于建设宽表和汇总表的数据交付方式,创造了大量冗余数据和相似SQL片段,引发宽表爆炸和应用层无序增长的同时,带来了极大的口径一致性维护成本。

Aloudata AnyMetrics 实现了业界领先的语义化建模及开放服务能力, 支撑数据团队实现全局一致的维度和指标定义。基于一致的语义模型,业务人员无需建设和理解各种宽表汇总表,仅需简单拖拽即可自助完成指标分析,由系统自动完成指标预计算加速,通过极致的语义复用实现指标全局一致

智能指标服务平台

<p align=center>图:改变指标生产方式,真正实现指标口径100%一致</p>

目前,Aloudata BigMeta 主动数据治理平台及 AnyMetrics 智能指标服务平台已落地多家头部金融机构,并在极高复杂度的数据环境中完成实地验证,不断收获客户认可。未来,Aloudata 将保持技术领先,致力于消除企业数据管理技术瓶颈,提升数据工程自动化水平,助力企业平滑升级至下一代数据架构,打造更多行业领先的数据管理创新实践