面對海量數據挑戰，企業如何完成高性能數據集成與數據處理？
2021-09-28 09:13:19
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元宇宙、云計算、區塊鏈…最近這些和大數據聯系緊密的詞匯一個接一個的登上熱搜，成為企業家們熱議的話題，足以看出現在各個行業都想要進行數字化轉型的決心。
▲圖片來源于《百度熱搜·元宇宙觀測報告》
舉個例子：
某家制造型企業想要通過大數據分析找到生產成本過高的決定原因，其中的分析路徑卻很復雜：到底是因為采購成本過高才拉高了整體成本呢？還是因為生產過程中破損率過高導致了原料的浪費，亦或是人力管理層面出現了問題？
這樣一來我們會發現，一個看似簡單的關于降低成本的分析需求，背后需要的數據量卻極為龐大，要打通采購、生產、財務等企業各個層面的數據進行整合接入，才能支撐后續的分析決策。
因此，對于企業來說，要想讓大數據對日常管理分析和業務決策真正“幫上忙”，首先就要做好數據接入集成處理的工作，通過整合企業的各類數據，打通數據之間的隔閡，消除數據標準口徑不一致的問題。
如何打通數據隔閡？建立高質量數據倉庫是關鍵
我們已經知道，想要通過數據來追溯整體業務問題，就需要先對整個業務流程各個環節的數據都進行清洗和整合，才能讓沉睡的數據煥發意義。這就需要企業有意識的去建立一個可以將數據實現整合加工的數據倉庫。
海量龐雜的數據如何接入到數倉中？
在實際企業生產中產生的數據，不僅有結構化數據，也會有視頻、音頻、信號數據等等非結構化數據。如果沒有大數據手段的介入的話，這些花里胡哨的各類數據就只能依靠無數一線人員花費大量時間用EXCEL去統計錄入比對，非常麻煩。
如果要把這些不同類型的數據全部“翻譯”處理成高價值結果數據的話，也需要通過SQL、Python、Java、KETTLE等多種數據處理手段進行多步驟處理，工期長不說，多層步驟執行中也很容易出現紕漏。
如何完成數據的高效計算？
對于一些生產銷售鏈條較長的大型企業來說，每天全業務系統所產生的數據量級都會達到TB甚至PB級別，面對這樣的數據量級，如果還是要每次寫獨立代碼來處理，未免效率太低。
那么有沒有一種高性能的數倉建設工具，能夠幫助企業一次性同時解決，龐雜數據處理和高效計算兩大問題呢？
Tempo DF數據工廠就是一款企業級一站式數據開發平臺。它集成離線、實時數據開發于一體。提供豐富的數據接入能力以及數據處理能力，內嵌高性能計算引擎，為企業數據湖\數倉建設、實時數據計算提供更好的解決方案。
有了Tempo DF的幫助，我們可以輕松完成：
#01海量數據的快速集成
Tempo DF支持離線數據處理與實時數據處理兩大場景，針對企業在實際業務流程中海量數據遷移的實際需求，提供穩定高效的快速數據遷移方式，既支持全量數據遷移，也支持增量數據同步，輕松做到10多個系統，7000多張表，500G數據3小時高效完成，幫助企業用戶更好的管理各類數據信息。
舉個例子：
在某企業的大型中臺建設項目中，該企業想要打通企業中管理系統、財務系統等多個系統進行大量數據的遷移和處理，在傳統的數倉建設過程中，這往往需要一整個數據團隊花費較長時間完成復雜數據的處理工作；
而通過使用Tempo DF，我們不僅可以實現多業務系統海量數據的快速遷移，還能協助完成模型層構建以及大量關鍵指標的計算，為后續數據開發工作降低開發難度和后期運維成本。
#02復雜指標的高效計算
Tempo DF內嵌有獨家高性能計算引擎，在某企業項目中，可輕松實現130多個關鍵指標的快速計算，支撐多個關鍵業務場景數據快速獲取，將數據處理速度提升到傳統處理方式的兩倍以上，使得TP、PB級數據處理起來更高效，讓計算結果先人一步。
#03一體化輕松完成數據開發所有步驟
Tempo DF一體化平臺完成數據采集、數據處理、成果管理監控等，實現在接入數據的同時快速完成數據開發，提供部署與監控能力，彌補傳統工具碎片化與管控能力的缺失，真正做到了“一個工具高效完成數據湖/數據倉庫所有環節建設 ”。
同時DF平臺的自助式操作設計讓用戶可以通過簡單拖拽、零代碼快速構建數據處理流程，真正讓數據平臺和整個業務系統、業務環節包括管理方式結合起來，有效提升業務匯報的效率。
當然，如果想要真正實現企業業務“線上化”，只解決了數倉建設的問題還遠遠不夠，還需要繼續通過數據分析平臺服務，比如通過機器學習建立業務風險預警模型等等應用方式為企業決策提供實用價值。
Tempo DF作為Tempo大數據分析平臺中的核心組成部分，可以幫助企業用戶在高效建立數據倉庫的同時，更快速的與Tempo AI、Tempo BI產品融合應用，實現數據接入處理、機器學習建模、大數據可視化分析全流程數據應用，更好地賦能企業業務開展，為企業數字化轉型提供更全面的數據處理與分析解決方案。
目前Tempo大數據分析平臺已經免費為大家開放了相關試用機會，大家不妨嘗試一下！一定會有收獲的哦！
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