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面临的挑战
随着数字经济时代的到来,企业数据得到极大的丰富,无论是业务用户、分析师还是数据科学家都渴望能够快速访问全域数据,并从中获取深刻的数据见解,以帮助业务做出高质量决策、助推业务发展。然而,当前严重依赖于 ETL 人员的数据需求响应模式,导致数据需求大量积压和响应迟缓,根本无法应对数据驱动型业务的数据分析需求。

人人皆可自助开展数据准备

更快发现可信数据

自动化采集技术、业务、操作、协作等一切与数据资产相关的元数据,并将其转换为相互关联的语义知识图谱,让每个人都能通过自然语言搜索快速找到相关数据。

基于用户特征和 Data Rank 评分,为每个用户提供最优的个性化搜索结果排序,以帮助用户快速发现可信数据。

提供数据资产描述、数据质量、消费情况等选择数据所需的关键决策信息,帮助用户快速确定最切合分析需要的数据。

正确理解和使用数据

自动提炼数据产出时效、上游来源、下游应用等关键信息,生成360°数据资产报告,帮助用户快速掌握数据资产全貌。

通过自动化业务语义关联以及算子级字段口径提取,帮助用户快速且清晰地理解数据背后的业务含义。

通过观察全域用户的数据使用行为,行为智能引擎可提炼出常用的数据资产使用模式,并为用户提供可靠的数据使用建议和指引。

自助数据探索与准备

Aloudata 通过独有的自适应关系投影查询加速技术,实现了包括 Ad-hoc、多维分析以及 BI 报表在内的所有 SQL 查询场景的交互式查询分析体验。

Aloudata 内置丰富的数据连接器,轻松连接数据湖、数据仓库以及更多其他数据源,实现全域数据的即席访问和联合分析,快速响应各类数据分析需求。

Aloudata 提供“数据定义即服务”的产品体验,用户无需搭建复杂的 ETL 链路,只需定义简单的逻辑数据视图即可轻松完成数据准备工作。

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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