Aloudata智能湖仓平台_AIR逻辑数据平台_BIG主动元数据平台

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Aloudata智能湖仓平台

Aloudata智能湖仓平台多源异构集成、逻辑视图整合，自适应查询加速、语义化数据理解，统一数据安全管控、开放化数据服务。规范化指标定义、自动化指标生产，语义化指标目录、开放化指标服务。

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数据架构的三大挑战

效率
业务需求反复沟通，更迭，排期，实施需求响应时长大于 2 周 80% 的数据需求没有被有效满足支

成本
宽表更新、查询消耗大量存算成本

面向场景重复构建相似宽表，引发宽表爆炸

超过 70% 的宽表字段有更新未使用

风险
ETL 工程师数量有上限 ETL 工程师能力有上限 ETL 工程师 50% 以上时间在数据运维

跨团队协作成本和难度越来越高

Aloudata 率先落地 Data Fabric 架构 icon

Aloudata 率先落地 Data Fabric 架构 icon

Aloudata NoETL 与 Data Fabric 不谋而合 icon

Aloudata 产品矩阵 icon

Aloudata AIR，国内首个逻辑数据平台 icon

Aloudata AIR 功能特性 icon

多源异构数据集成
无需复制数据逻辑化集成企业所有系统中的数据不受数据位置、格式或延迟限制

无需关心底层复杂性

逻辑化数据整合
通过标准 SQL 定义逻辑数据视图

支持多级视图嵌套

满足复杂场景数据整合诉求

统一数据资产目录
支持通过语义化搜索、类目/标签筛选等方式快速、清晰理解数据背后的业务含义

自适应查询加速
内置 MPP 引擎和 AI 加速大脑

基于用户查询行为

自动物化链路编排和智能查询下推

实现自适应的查询加速

统一数据安全与治理
全域数据统一的访问控制和安全策略

包括分角色授权、行列级权控制和动态脱敏

标准化数据服务
支持通过 JDBC、API 标准化接口

对接下游 BI 工具及数据应用工具

Aloudata AIR 典型数据架构 icon

Aloudata AIR 典型应用场景 - 逻辑数仓 icon

子分公司数据难以汇聚
不同分公司存在不同数仓或数据湖，因合规、组织、技术等问题，数据搬运成本高或无法物理集中，集团层面难以实现数据汇聚消费

ETL 作业任务多运维难
针对每个下游业务场景，都需要开发单独的 ETL 同步任务，数据工程师开发、监控、运维难度大

数据孤岛错综复杂
企业存在众多不同的业务系统或多种不同格式的数据，IT 人员有限，建设传统物理数仓成本高、见效慢、风险大

逻辑集成整合
无需搬运数据，数据权责不发生变化，将异构分散的数据快速实现逻辑汇聚

统一数据服务
屏蔽底层多样化引擎或多业务系统，通过标准化接口提供统一数据服务

自适应物化加速
基于 AI 增强的自适应物化加速，减少 ETL 开发工作量，降低存储计算成本

Aloudata AIR 典型应用场景-敏捷数据准备 icon

实时数据集成整合

无须搭建复杂繁琐的数据同步管道，无需复制数据，通过虚拟化方式快速连接集成各个来源、各种格式的数据

业务自助数据准备

将逻辑定义与物理实现解耦，只需基于业务语义定义逻辑数据视图，降低用户对物理技术和存储的感知

十亿数据秒级响应

AI 增强的自适应物化加速，实现自动物化链路编排和智能查询路由，极大提升数据查询响应体验

Aloudata CAN，定义即生产的自动化指标平台 icon

Aloudata CAN，产品价值主张 icon

Aloudata CAN ，第三代指标平台 icon

第一代
指标口径登记与管理

管用分离

管研分离

第二代
依赖 IT 开发宽表的指标平台

管用一体

管研分离

第三代
NoETL 自动化的指标平台

管研用一体

Aloudata CAN与传统指标管理平台的差异 icon

Aloudata CAN，整体运作机制 icon

Aloudata BIG，全球首个基于算子级血缘的主动元数据平台 icon

Aloudata BIG 数据血缘核心特点 icon

极准确：SQL任务脚本全自动解析 icon

高精细：算子级血缘看清一切加工细节 icon

全联通：全链路端到端可视、变更自动感知 icon

数据质量问题轻松溯源 icon

招商银行 Data Fabric 实践 – 敏捷数据分析 icon

招商银行 Data Fabric 实践 – 高效数据治理 icon

首创证券 Data Fabric 实践 – 敏捷数据准备与分析 icon

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