全域数据管理

中大型企业和集团公司往往拥有大量多源异构的数据存储资源(如数据仓库、数据湖以及分布于分子公司和混合多云平台的业务系统),通过传统物理集中统一数据资产管理的方式难度高,代价大。Aloudata AIR 是国内首个 Data Fabric 逻辑数据编织平台,通过独有的查询下推和查询加速技术,帮助企业轻松实现离散数据在逻辑层面的高效整合,以极低的成本沉淀全域数据资产并提供统一的数据服务,同时实现统一的数据访问控制机制,开创了一种全新的数据整合模式。
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Aloudata AIR
场景痛点
方案架构
核心技术
方案价值
客户案例
相关解决方案
场景痛点
数据孤岛化普遍存在
随着业务发展,数据基础设施与组织架构持续演进,形成多层级、多地域的离散数据架构
大数据技术持续升级换代和 AI 技术的发展,企业内存在不同代际的计算、引擎与大数据技术架构
物理数据集成模式失灵
数据时效性和准确性低
物理数据采集滞后性严重,高度依赖人工 ETL 作业,导致业务用数效率低
数据同步失败也会导致数据不一致以及数据时效等问题
成本问题
普遍存在大量不必要的数据同步,导致存储和计算大量冗余,成本无序增长
无法复用已有计算引擎,算力重复投资
ETL 作业繁重,开发和维护成本高
权责转移问题
数据管理权责界定困难,导致物理数据集中障碍重重
同步过程中,数据质量及维护责任界定困难
合规问题
跨境合规问题
组织合规问题
数据资产化与价值挖掘难
跨源取数难
全域数据分析难
全域数据治理难
安全管控难
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方案架构
逻辑集成整合
将不同位置、格式的数据逻辑化连接,实现企业全域数据的实时快速分析和数据探查。
集中治理管控
在一个地方配置数据访问政策,实现企业数据安全、合规、有序的流通。
统一数据目录
基于主动元数据及资产管理能力,实现动态、智能、语义化的数据目录,让每一个人都可快速发现、理解数据。
自助数据服务
通过 JDBC、Restfull API 等标准化接口开放服务,让业务在喜欢的工具进行自助分析。
核心技术
查询下推
借助查询下推技术,最大化地利用企业现有的大数据基础设施。
自动化的 RP 创建与回收
RP - Relational Projection,一种将视图和物理 ETL 作业进行关联的对象。虚拟化引擎按需自动创建与回收 RP,显著节约存算成本。
RP 查询命中改写
当执行 SQL 查询时,虚拟化引擎自动判断与复用已生成的 RP 数据,从而可以对查询请求进行性能加速。
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方案价值
秒级数据集成
数据源接入即可实时查询;
无物理数据同步,数据可实时保鲜;
无需维护大量贴源层的数据同步任务,显著节省存算成本,同时避免数据权责转移带来的数据归属及数据质量等维护问题。
统一数据服务与全域资产管理
构建全域数据资产视图与目录;
统一数据查询和访问入口;
统一企业全部数据的权限管控、审计与数据脱敏。
自动化数据加工
自动生成 ETL 作业和作业回收,存算成本节约 50%+,人工作业量下降 70%+;
智能查询下推与自适应的查询加速确保大规模数据加工性能;
支持任意层级视图嵌套和任意 SQL 复杂度的视图加速和命中改写。
便捷化数据消费
一套 SQL 语法实现数据集成、逻辑整合和数据消费全链路取数和用数场景;
面向业务,屏蔽不同引擎的技术差异与复杂性;
需求交付效率 10 倍提升。
基础设施开放兼容
内置或复用已有计算引擎;
逻辑数据编织平台层同底层引擎解耦;
逻辑数据编织平台层同底层引擎解耦,支持企业未来透明升级新的大数据引擎及解决方案,例如基础设施升级(替换任意数据湖或数仓方案)场景下,屏蔽给上层业务带来的影响。
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客户案例
Aloudata x 招商银行|基于数据虚拟化的敏捷数据服务体系建设实践
无需关心数据集成、任务运维和性能优化等,按需接入总分行及个人数据,自助数据准备
自动从上游加载数据及物化加速,数据需求交付效率大幅提高,由 2 周缩短至 1 天
避免“大 Cube”、“大宽表”的全量预加工计算,自适应查询加速 2~10 倍以上性能提升
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Aloudata NoETL 助力首创证券打通数据集成与分析全链路
不再受“数据孤岛”限制,逻辑化集成整合,零数据搬运,10+ 个不同数据源快速准确融合
自适应加速引擎,按需物化并自动回收无效预计算数据,全局存算成本节约 50%
无需做一对一的数据复制,无需构建传统数仓的 ODS 层,也无需关心数据存储和计算调度
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