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面临的挑战
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。

建立敏捷且一致的指标服务

指标定义即服务

Aloudata 基于独有的自适应查询加速技术,提供了“指标定义即服务”的产品体验——用户只需基于事实维度模型定义指标计算口径,即可自助生成高性能指标服务,无需关心查询性能,也无需与 ETL 工程师反复沟通需求,极大提升了指标研发效率、降低了开发及沟通成本。

一致的指标口径

Aloudata 内置算子级指标口径提取,实现了指标计算口径的全局判重,而不止于指标名称判重,真正保障了指标的同名同义。另外,当指标的业务定义发生变化导致计算口径变更时,Aloudata 会自动进行指标数据更新,让指标的业务定义和背后的数据始终保持一致。

零中断指标服务

指标变更往往会引发数据回刷,进而导致一段时间内的指标服务停顿。Aloudata 实现了指标的多版本管理,指标变更后将先基于新版本配置完成历史数据回刷,再进行指标服务的版本切换,让下游应用不再经历指标服务的停顿。

无缝对接所有下游

Aloudata 提供了 JDBC、ODBC、Rest API 多种标准化接口,可无缝将指标数据接入下游消费工具,并支持将指标业务定义嵌入下游工具中以增强用户对指标业务含义的理解。

客户故事

告别人工,Aloudata 助力某头部险企24h盘清百万数据口径

Aloudata BIG 可自动采集全链路元数据,并可对 SQL 进行高精度解析,无论再复杂的数据网络、再大的数据规模,BIG 都可基于任务脚本、执行日志等元数据自动构建算子级数据血缘、抽取字段加工口径,准确率达 99%以上。结合 BIG 的字段口径穿透、加工链路比对、重复资产识别、分类打标扩散等能力,数据团队可十倍提升数据资产盘点效率,彻底摆脱纯人工、运动式分析字段口径、梳理上下游依赖等低价值繁琐工作,专注数据资产建设及数据价值创造。

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