大型企业如何整合集成全域数据、解决数据孤岛难题？

今天，我们说一下大型企业全域数据的整合集成问题。

通常，中大型企业和集团公司拥有大量多源异构的数据存储资源，如数据仓库、数据湖以及分布于分子公司和混合多云平台的业务系统，通过传统物理集中统一数据资产管理的方式难度高，代价大，这就带来一系列问题：

数据孤岛普遍存在，包括随着业务发展，数据基础设施与组织架构持续演进，形成多层级、多地域的离散数据架构；大数据技术持续升级换代和 AI 技术的发展，企业内存在不同代际的计算、引擎与大数据技术架构。

物理数据集成模式失灵，数据采集滞后性严重，高度依赖人工 ETL 作业，导致业务用数效率低，普遍存在大量不必要的数据同步，导致存储和计算大量冗余，成本无序增长，无法复用已有计算引擎，算力重复投资，使得数据时效性和准确性很低。同时，数据管理权责界定困难，导致物理数据集中障碍重重，数据同步过程中，数据质量及维护责任界定困难，以及跨境合规、组织合规等问题，使得数据集成难上加难。

而因为跨源取数难、数据治理和分析难、数据安全管控难，为企业实现数据资产化管理和挖掘数据价值造成重重阻碍。

作为国内 Data Fabric 架构理念的实践者与引领者，Aloudata 大应科技业内首次提出了“NoETL”创新理念，旨在以自动化、智能化替代传统的 ETL 人工作业工程，消除数据管理技术瓶颈，系统性地提升数据管理与数据价值挖掘的效能。

为帮助企业实现全域数据的高效、低成本集成，Aloudata 打造了国内首个 Data Fabric （数据编织）逻辑数据平台——Aloudata AIR，通过自研数据虚拟化技术，以及独有的查询下推和查询加速技术，开创了一种全新的数据整合模式，可帮助企业轻松实现离散数据在逻辑层面的高效统一集成，以极低成本沉淀全域数据资产，并提供统一的数据服务，实现统一的数据访问控制机制，让全域数据要素低成本、实时地流通与消费。

借助于 Aloudata AIR 逻辑数据平台，企业无需进行数据复制、存储、搬运，即可实现全域数据的集成整合和自适应加速。

• 秒级数据集成：数据源接入即可实时查询；无物理数据同步，数据可实时保鲜；无需维护大量贴源层的数据同步任务，显著节省存算成本，同时避免数据权责转移带来的数据归属及数据质量等维护问题。
• 统一数据服务与全域资产管理：构建全域数据资产视图与目录；统一数据查询和访问入口；统一企业全部数据的权限管控、审计与数据脱敏。
• 自动化数据加工：自动生成 ETL 作业和作业回收，存算成本节约 50%+，人工作业量下降 70%+；智能查询下推与自适应的查询加速确保大规模数据加工性能；支持任意层级视图嵌套和任意 SQL 复杂度的视图加速和命中改写。
• 便捷化数据消费：一套 SQL 语法实现数据集成、逻辑整合和数据消费全链路取数和用数场景；面向业务，屏蔽不同引擎的技术差异与复杂性；需求交付效率 10 倍提升。
• 基础设施开放兼容：内置或复用已有计算引擎；逻辑数据平台层同底层引擎解耦；逻辑数据平台层同底层引擎解耦，支持企业未来透明升级新的大数据引擎及解决方案，例如基础设施升级（替换任意数据湖或数仓方案）场景下，屏蔽给上层业务带来的影响。

目前，Aloudata AIR 逻辑数据平台已在极高复杂度的数据生产和消费环境中落地应用，帮助首创证券轻松实现全域数据的集成整合，数据分析人员不再受“数据孤岛”限制，通过逻辑化集成整合，零数据搬运轻松实现 10+ 个不同数据源的快速、准确融合，并利用自适应查询加速能力，1 秒查询响应率达 95%，存算成本节约 70% 以上。

如您对 Aloudata AIR 逻辑数据平台感兴趣，点击了解。期待您的关注、交流、分享和反馈。