传统数仓的困境
数据集成困难
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传统数仓需要从各个不同的数据源中提取、转换和加载,面临数据格式不统一、数据质量问题等挑战
高昂的成本
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传统数据仓库的建设需要大量的硬件设备和人力资源投入,后期面向新需求,还需重新组织,成本较高


系统扩展困难
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随着业务规模的扩大,传统数据仓库可能难以快速扩展和升级以满足新的业务需求
查询性能不佳
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传统数仓可能无法很好地支持跨部门的数据共享和协作,面临大量数据存储和复杂查询需求时性能较差
数据质量管理难
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传统数据仓库中的数据质量需要定期监控和管理,确保数据的准确性和完整性
建设周期长
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由于需要进行数据建模、ETL(抽取、转换、加载)等工作,传统数据仓库的建设周期通常较长
新型数仓的优势
自动化,智能化链接
自动组织数据关联关系,无需费时、费力、重复的人工组织过程
灵活性高,建设周期短
动态构建数据集市,可以快速响应企业多样化业务需求
适配性更强
支持多类型数据库直连,实现数据多源、跨系统、多表的自动集成组织
扩展性更强
面对新增系统、数据源,自动扩展智能仓,无需IT人员重新组织分析建模
技术门槛低,结果更可信
不在依靠专业IT技术人员在底层配置数据关系,数据智能建模,结果更可信

新型数仓架构图
新型数仓的价值
全新技术的变革
实现底层跨源、多表、多数据的自动化、智能化组织关联关系,更便捷的数据组织,对AI、大模型等新型技术提供在底层数据关系智能化构建的有效支持。
快速响应多变的数据需要
适用于数据量快速增长、数据需求场景多变的情况,只需提出数据需求,无需人工底层配置,数据应用效率更高,智能化组织结果更可信。
实现业务人员的自主应用
无需专业IT辅助,业务人员可自主使用数据分析,底层数据关联全部自动化配置,实现业务所想及可得,数据让业务真正用来。

优质案例
Quality case
石油能源行业
石油行业于16年就提出“加快工业化、信息化”两化融合发展,以信息化带动工业化、以工业化促进信息化。但是经过长期规划,依然存在数据标准不统一,数据相互独立,数据管理难、数据价值没有被充分利用等各种突出问题。
生产制造行业
企业生产过程涉及到大量的数据和信息,数据不及时治理、分析、应用,不仅会影响生产效率和质量,还会影响企业的决策和战略规划。
金融行业
金融行业是受到监管最严格、最复杂的行业之一,数据安全治理提升企业监管合规、业务效率、客户服务和数据安全性。
智慧政务
随着政务数据量快速膨胀,数据质量和安全问题日益凸显,通过数据安全治理工作,促进政务资源的有效整合,推动经济、社会和环保等多方面的可持续发展。

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