企业数据分散在不同位置，以不同格式存储，传统点对点的

数据集成方法面临挑战：
1、移动与复制数据带来成本增加和数据质量下降。
2、传统基于数据复制的集成方式，数据同步数量庞大，及时性无法保证、维护成本高。
3、传统ETL数据集成开发链路周期长，无法快速响应业务需求。

 

不同于复制数据的ETL解决方案，利用数据虚拟化，无需复制数据，逻辑化实现任何数据来源、任何数据格式的统一整合。

 

1、逻辑化集成企业所有数据，降低数据工程成本和复杂性。

2、实时交付集成数据，提高效率，业务更快地开展数据探索。
3、提供统一的数据安全管控与治理，简化数据管理。

 

· RDBMS：支持 Orade、Mysql、Sqlserver、Clickhouse、Gauss、Hive 等数据源。
· No SQL：Hbase、Elasticsearch等。
· 对象存储：支持Iceberg、Delta Lake、Parquet、Text、XLS、 JSON 等不同文件格式的数据
· API

 

多级嵌套视图
支持通过标准SQL定义视图，并支持多级逻辑视图的嵌套定义，实现 ODS->DWD/DIM->DWS->ADS的数据树定义。
参数化视图
逻辑视图定义支持带参数，并进行周期性的调度，实现历史周期快照分区存储。
零代码操作体验
低门槛点选操作，高效地实现聚合、关联、合并、新增字段等数据加工操作。

 

智能预测物化加速
内置AI加速大脑，通过对用户查询行为的采集解析、理解，自动化生成加速方案，实现动态自适应的查询加速。
智能查询下推执行
基于查询数据规模和性能要求，智能路由至预计算结果或直接下推至底层查询引擎。
内置MPP查询引擎
内置MPP查询引擎，通过并行处理大数据量保障大数据量下的查询性能体验。

 

字段级血缘
提供字段级血缘关系，帮助用户快速且清晰地理解数据背后的业务含义与链路依赖。
分类&标签
支持对逻辑视图分类组织，并提供标签标注功能，沉淀业务属性知识，帮助用户快速查找与理解视图消费场景。
视图使用热度
提供视图总查询、Top 使用者、Top 使用查询等信息，帮助用户快速掌握视图使用情况。

 

分角色授权
分为管理员、负责人和使用者三类角色，不同角色拥有不同的视图权限，如负责人拥有创建删除/更改视图、管理加速投影、使用视图等。
行级权限管控
针对不同用户或用户组设置不同行级权限，如不同分公司的用户只可查看对应分公司的数据。
列级权限管控
针对不同用户或用户组设置列级权限，如用户只可以使用视图的部分字段。

 

标准化JDBC
通过JDBC 标准化对接 帆软、Smart Bl、Tableau、Power Bl等BI工具，隔离应用与数据库的直接连接。
Restful API
通过 Restful API 对接企业自建的 APP 应用和WEB服务。

 

1、跨源连接时效强
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。
2、数据研发效率高
将逻辑定义与物理实现解耦，只需基于业务语义进行逻辑数据视图，降低用户对物理技术和存储感知。
3、十亿数据秒级响应
AI增强的自适应物化加速，实现数据链路编排与运维的“自动驾驶”， 极大提升数据查询响应体验。

 

需求交付慢
数据分散不同数据库中，依赖ETL工程师对数据进行集成与开发，交付周期2周以上。

性能保障难
ETL 工程师预先设计的数据查询加速方案很难同时兼顾灵活性和性能，报表查询性能难以保障，3s返回率仍不到70%。

数据时效差
基于 ETL的数据集成方案对数据做大量搬运，拖慢报表的数据时效，平均报表数据产出时间为下午14点。

 

10+数据源上万张表2周集成
基于Aloudata AIR数据虚拟化引擎，逻辑化实现企业不同业务系统、不同数据库等全域数据的统一整合，无需移动数和物理拷贝数据、无需关心数据存储与计算调度。
需求交付从两周到一天
“定义即研发”的自动化 ETL 模式极大简化了数据整合工作，研发效率 200%以上提升，数据需求交付周期从周到天。