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全场景自适应
弹性SQL引擎
无论数据是在数据湖、数据仓库或者其他地方,每一个了解 SQL 的人都可以自助探索全域数据和定义一致的数据视图,实现敏捷数据洞察和高效一致的数据协作。
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即刻开启全域数据分析,让分析更高效、决策更可信
高性能联邦查询
内置丰富的数据连接器,轻松连接数据湖、数据仓库以及更多其他数据源,实现全域数据的即席访问和联合分析,快速响应各类数据分析需求。
通过独有的关系投影查询加速技术,为包括 Ad-hoc 、多维分析以及 BI 报表在内的所有 SQL 查询场景提供交互式查询分析体验。
自适应查询加速
基于 AI 增强的预测计算技术,自适应构建关系投影,零干预自动生成全链路最优的数据加速方案,实现10倍以上的性能提升。
实时跟踪监控关系投影使用情况,自动进行无用关系投影回收和相似关系投影合并,相比传统加速方案降低30%以上计算存储成本。
一致的数据语义
支持定义语义一致且可被所有下游应用消费的数据视图,实现数据口径的全局统一以及数据安全的统一管控。
用户可直接基于业务友好的数据视图开展自助分析和数据共享,无需为选择性能最优的物理表而困扰。
智能 SQL 助手
在用户编写 SQL 时自动推荐数据使用建议(如常用数据关联与过滤条件等),以帮助用户更快速、更准确地开展数据探索。
自动化提取数据查询结果的各类数据特征、识别潜在数据异常,帮助用户直观高效地理解和验证数据结果。
无论是数据工程师还是数据消费者
都将获得前所未有的轻松体验
数据工程师
业务友好的数据
为最终用户提供业务友好且语义一致的逻辑数据视图,让用户无需为选择性能最优的物理表而困扰。
简化数据工程
基于自适应关系投影查询加速,消除昂贵、复杂和僵化的ETL链路,让原本深陷于繁琐性能优化工作的ETL人员能够聚焦于更有价值的数据战略项目。
统一数据管控
支持定义语义一致且可被所有下游应用消费的数据视图,防止数据多处拷贝蔓延,实现数据口径的全局统一以及数据安全的统一管控。
数据消费者
自助服务体验
“定义即服务”的产品体验,无需搭建复杂ETL链路,只需定义简单的逻辑数据视图即可轻松完成数据准备工作。
全域数据探索
内置丰富的数据连接器,轻松连接数据湖、数据仓库以及更多其他数据源,实现全域数据的即席访问和联合分析,快速响应各类数据分析需求。
自优化查询加速
直接使用业务友好的逻辑数据视图,基于自适应关系投影查询加速,即可实现包括 Ad-hoc 、多维分析以及BI 报表在内的所有SQL查询场景的交互式查询分析体验。
无论是数据工程师,还是数据消费者,都将获得前所未有的轻松体验
数据工程师
业务友好的数据
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简化数据工程
基于自适应关系投影查询加速,消除昂贵、复杂和僵化的ETL链路,让原本深陷于繁琐性能优化工作的ETL人员能够聚焦于更有价值的数据战略项目。
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客户案例

Aloudata助力银行10倍提升数据化运营效率

Aloudata AIR Engine 提供的多源异构查询及自适应加速能力,让分析师无需关心数据集成、任务运维和性能优化等技术细节,随时可对全域数据资产进行分析探索和数据准备,让全行分析师可以端到端全自助完成数据分析需求交付,将业务取数、用数、看数效率从周级缩短到了天级,并实现了高性能、低时延的报表看数体验,10倍提升整体数据化运营效率。

相关解决方案

数据湖加速
简化数据工程,直接在数据湖中开启全场景交互式分析
自助数据准备
重新定义数据协作方式,无需依赖 ETL 工程师,人人皆可自助开展数据准备,让企业获得 10 倍以上的数据化运营效率提升
统一指标服务
建立敏捷且一致的指标服务

客户案例

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相关解决方案

数据湖加速
传统的诸如 Presto、Impala 等 SQL 引擎虽然可以直接从 Hadoop、对象存储等数据湖中进行数据查询,但查询性能只能满足有限的数据探索需求。而针对分析性能要求更高的多维分析和 BI 报表场景,大多数企业不得不针对数据分析性能进行手动优化,例如构建汇总表或导出到 ClickHouse、Druid、Doris、Kylin 等加速数据库,整个过程繁琐复杂、效率低下,与此同时,多处的数据复制也带来了巨大的数据安全隐患和数据治理成本。
自助数据准备
随着数字经济时代的到来,企业数据得到极大的丰富,无论是业务用户、分析师还是数据科学家都渴望能够快速访问全域数据,并从中获取深刻的数据见解,以帮助业务做出高质量决策、助推业务发展。然而,当前严重依赖于 ETL 人员的数据需求响应模式,导致数据需求大量积压和响应迟缓,根本无法应对数据驱动型业务的数据分析需求。
统一指标服务
随着敏捷 BI、用户行为分析、AB 测试等现代数据工具的发展,更多人能够自助利用数据来解决业务问题,这种方式极大释放了数据的价值,但同时分散化的定义也带来了口径不一致的问题,进而降低了分析的可信度。大多数企业开始引入指标平台来解决该问题,但由于指标定义严重依赖于数据工程师,难以满足业务需求的响应要求,根本无法有效落地。如何兼顾敏捷性和一致性成为当前企业面临的巨大难题。
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直接在数据湖上开启交互式分析
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