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面临的挑战
  • 中间层空心化严重,建模需求看不清理还乱。
  • 应用层数据无序增长,时效、成本优化无从下手。
  • 老模型汰换困难,新模型切不动、不敢切,价值收益无法量化。

实时在线的建模助手,10倍提升模型研发效率

自动识别重复数据资产

内置高精度数据相似度评分算法,可自动扫描全域数据资产,精准识别重复计算、发现相似数据,并生成重复资产报告,基于可视化的字段口径及加工链路比对,可快速分析数据异同、有的放矢发起重复数据治理。

主动发现数据链路问题

内置高性能、高置信的数据链路问题识别算法,即使是EB级数据,亦可快速精准定位数据链路中存在的模型套娃、烟囱链路、低收益拷贝、不合理依赖等引发时效降低、成本激增、口径不一致等模型设计问题,持续为数据团队进行链路优化和模型重构提供高置信输入和建议。

模型研发智能代码建议

基于自定义数据管理策略,BigMeta 可与数据研发工具无缝集成,在深度理解 SQL 算子语义的基础上,提供智能代码建议,如推荐用户引用更优的上游数据或避免重复建设相似数据或提示采用一致的方法操作数据等,让研发协作十倍提效。

精准评估模型变更影响

算子级血缘极致精细地刻画了数据间的依赖,如字段间是直接沿袭还是间接影响、在何种条件下影响、影响明细值还是汇总值等等,进而针对模型变更对下游的影响进行细致到行列级的精准评估,从而避免表血缘快速扩散以致无法分析的窘境。

真实量化模型汰换收益

BigMeta 可基于算子级血缘分析对比新老模型的加工链路差异,并通过代价模型预估计存成本和链路时效变化,以评估模型汰换收益,助力治理人员推动模型迁移切换,量化数据治理成果。

客户故事

告别人工,Aloudata 助力某头部险企24h盘清百万数据口径

Aloudata BigMeta 可自动采集全链路元数据,并可对 SQL 进行高精度解析,无论再复杂的数据网络、再大的数据规模,BigMeta 都可基于任务脚本、执行日志等元数据自动构建算子级数据血缘、抽取字段加工口径,准确率达 99%以上。结合 BigMeta 的字段口径穿透、加工链路比对、重复资产识别、分类打标扩散等能力,数据团队可十倍提升数据资产盘点效率,彻底摆脱纯人工、运动式分析字段口径、梳理上下游依赖等低价值繁琐工作,专注数据资产建设及数据价值创造。

相关解决方案

全域资产盘点
自动解析数据血缘,精准理解数据口径,高效盘点全域资产
统一指标服务
建立敏捷且一致的指标服务
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

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实现自动化和可持续改进的主动数据治理

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