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数据工程师面临的挑战
作为数据工程师,你负责数据的采集、清理、转换和发布工作,为数据分析和算法建模奠定基础。然而,在企业数据需求激增、数据架构日益复杂等多重挑战下,高效交付高质量的数据开始变得异常艰难。

Aloudata 促进更敏捷的数据交付

快速理解并确定加工口径

查找和明确数据加工口径对你来说从来都不是一件轻松的事。

Aloudata 自动提炼数据产出时效、上游来源、下游应用等关键信息,生成360°数据资产报告,让你快速掌握数据资产全貌;通过自动化业务语义关联以及算子级字段口径提取,帮助用户快速且清晰地理解数据背后的业务含义;同时,通过观察全域用户的数据使用行为,行为智能引擎可提炼出常用的数据资产使用模式,并为用户提供可靠的数据使用建议和指引。

运维时间投入减少70%

深陷复杂 ETL 链路搭建和运维泥淖,是你的日常。

Aloudata 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。你只需要定义简单的逻辑数据视图,即可确保所有分析场景具备交互式查询分析体验;同时,Aloudata 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,并将大幅节省你用于数据治理的时间

交付贴合业务的数据

由于技术视角的物理表往往难以理解,你不得不应对业务人员的高频咨询。

Aloudata 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。你可以为业务人员交付业务友好的数据视图,让业务人员无需为选择性能最优的物理表而困扰,从而推动数据工程团队与分析师、业务人员之间更加紧密高效的协作。

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

Aloudata 如何帮助业务人员
以客户为中心,打造数据驱动的精细化运营
Aloudata 如何帮助业务分析师
快速发现可信数据,即刻开启全域数据分析
Aloudata 如何帮助数据科学家
快速发现和处理更多有用数据,提升模型预测精准度和迭代速度

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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。

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Aloudata 如何帮助业务人员
作为业务人员,不论是为增加业务收入而开展交叉销售,还是为减少客户流失而改善客户体验,都离不开对客户的深刻洞察和分析。然而,发现并整合各个渠道的客户数据,形成360°全景客户画像,并基于业务场景进行营销效果分析对你是一项巨大的挑战。
Aloudata 如何帮助业务分析师
业务运营的每一个环节都离不开数据分析和决策建议。作为业务分析师,你在推动业务发展方面发挥着关键作用。然而,随着业务运营的日益精细化和数据量的爆炸式增长,数据的收集、查找、理解、使用过程同样日趋复杂,数据分析效率亟待提升。
Aloudata 如何帮助数据科学家
好的模型有赖于优质可信的数据。作为一名数据科学家,你一直在寻找新的方法来构建和部署具有最高预测能力的模型,而且你的企业中的确有很多很棒的数据可用于模型训练,但查找和访问这些数据的过程往往需要耗费你大量的时间和精力。
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