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面临的挑战
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。

建立敏捷且一致的指标服务

指标定义即服务

Aloudata 基于独有的自适应查询加速技术,提供了“指标定义即服务”的产品体验——用户只需基于事实维度模型定义指标计算口径,即可自助生成高性能指标服务,无需关心查询性能,也无需与 ETL 工程师反复沟通需求,极大提升了指标研发效率、降低了开发及沟通成本。

一致的指标口径

Aloudata 内置算子级指标口径提取,实现了指标计算口径的全局判重,而不止于指标名称判重,真正保障了指标的同名同义。另外,当指标的业务定义发生变化导致计算口径变更时,Aloudata 会自动进行指标数据更新,让指标的业务定义和背后的数据始终保持一致。

零中断指标服务

指标变更往往会引发数据回刷,进而导致一段时间内的指标服务停顿。Aloudata 实现了指标的多版本管理,指标变更后将先基于新版本配置完成历史数据回刷,再进行指标服务的版本切换,让下游应用不再经历指标服务的停顿。

无缝对接所有下游

Aloudata 提供了 JDBC、ODBC、Rest API 多种标准化接口,可无缝将指标数据接入下游消费工具,并支持将指标业务定义嵌入下游工具中以增强用户对指标业务含义的理解。

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
主动数据治理
以业务为导向的主动数据治理

客户案例

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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。

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。
主动数据治理
随着企业数智化的不断深入,企业数据规模和用数人群激增,数据质量、数据安全、隐私合规和存储成本等数据治理问题激增。管控式、运动式的传统数据治理方式难以获得业务团队的有效支持且效果难以持续,让企业的数据治理计划无法真正落地。
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