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面临的挑战
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。

人人皆可自助开展数据准备

更快发现可信数据

自动化采集技术、业务、操作、协作等一切与数据资产相关的元数据,并将其转换为相互关联的语义知识图谱,让每个人都能通过自然语言搜索快速找到相关数据。

基于用户特征和 Data Rank 评分,为每个用户提供最优的个性化搜索结果排序,以帮助用户快速发现可信数据。

提供数据资产描述、数据质量、消费情况等选择数据所需的关键决策信息,帮助用户快速确定最切合分析需要的数据。

正确理解和使用数据

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,帮助用户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。

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。

自助数据探索与准备

Aloudata 通过独有的自适应关系投影查询加速技术,实现了包括 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。

Aloudata 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。

Aloudata 提供“数据定义即服务”的产品体验,用户无需搭建复杂的 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。

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
主动数据治理
以业务为导向的主动数据治理
统一指标服务
建立敏捷且一致的指标服务

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
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。
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。
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。
重新定义数据协作方式
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多源异构的联邦查询分析
直接在数据湖上开启交互式分析
自适应查询性能优化
一致数据视图定义和协作