数仓建模

随着业务的快速发展,企业数据呈几何倍增长,数据量庞大复杂,且各类数据间标准不一致,数据往往难以管理。而数据建模服务,可以将无序、杂乱、繁琐、庞大且难以管理的数据,进行结构化、有序的管理,使企业数据产生更多的价值,最大化数据价值。

行业痛点

访问性能低

数仓有效建模可以帮助数据分析师等使用人员快速查询需要的数据,同时减少和硬盘交互的I/O,提高访问性能。

数据成本高居不下

目前大数据系统存储成本和计算成本高居不下,减少不必要的数据冗余,实现计算结果数据复用,可以大大降低成本。

数据使用效率低

数据结构不清晰,规范建模可改善用户数据体验,用户可直观了解业务需求,并有效提高数据效率。

方案价值

海量数据的标准化管理
随着企业的发展,业务数据愈发庞大,数据也越来越复杂,怎么结构化、有序化的管理和存储复杂数据是每个企业最关心的问题和挑战,建模可结合企业数据和业务标准制定企业数据管理标准,从而实现对数据的标准化管理。
打破数据孤岛
每个大公司内部的各部门都有自己的业务数据,各部门信息互联不互通,形成了信息壁垒,导致公司高层不能有效利用数据做出决策,打破信息孤岛是数据管理的关键所在,建模可实现关键数据的互联互通,向业务层面上提供分析决策的数据支持。
数据价值最大化
通过行业经验与业务理解制定表模型,规范数据结构,最大程度上利用企业数据,挖掘企业数据价值实现最大化,为企业提供更高效的数据服务。

方案架构

客户案例

某银行数仓建模项目
某银行使用数新数仓平台的方案,解决了多源异构的集成,数据多处存储,无法有效利用数据价值等问题,使得业务统计更 便捷,同时大大提高了数据的使用率,节省了人力成本,为以后的新业务拓展进行了铺垫。-企业-设备级的“碳排一张图”,为企业提供电-碳优化决策,提升碳排双控水平。

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