中文

数据中台系统

数据服务

数据集成

数据治理

支持数据全生命周期的开发与运营平台，提供数据集成、开发、治理和服务等功能。平台支持行业知识库的智能化建设，并具备大数据存储、计算与分析引擎等基础设施，帮助企业客户快速实现数据ETL流程的自动化，提升数据运营效率。

产品核心能力

数据集成与采集

能够从多种异构数据源无缝集成和采集数据，采用代码埋点、全埋点和可视化埋点等方式，确保全面的数据资产积累，同时保障数据的安全性与合规性。

数据清洗与质量管理

强调数据清洗和质量控制，通过标签灵活判断数据可信度，并实时监控数据的准确性、一致性和完整性，持续优化数据质量。

离线计算

能在大量数据上进行复杂的批量计算，提供便捷的查询和批量计算结果，确保数据在计算前已完全到位，避免数据变动。

流式计算

快速捕捉用户行为偏好，低延迟地反映在推荐模型中，提供精准、及时的推荐，提升用户体验。

数据分析与决策支持

强大的数据分析能力支持实时监控、预测企业业务和管理效率，确保业务数据的量化、集成和共享，促进智慧决策。

数据协同

通过开发平台提高数据处理效率，支持离线分析、实时分析、机器学习和人工智能等，提升数据流通速度和处理能力。

数据共享

提供数据融合、抽取、清洗、实时同步和质量管理等功能，通过批流一体化处理海量数据源，解决数据实时共享问题。

数据订阅与消息服务

数据到达接收层后通过消息队列提供订阅服务，最终存储在高效访问的持久化存储系统中，实现数据的实时传递与下游应用。

产品优势

数据集成与多源接入

高效的数据处理与计算能力

数据质量与安全保障

决策支持与数据协同

客户案例

案例：智能物流数据平台建设

业务场景

随着物流行业的快速发展，企业面临着如何高效管理大规模数据并推动智能决策的挑战。物流服务如智能配送、仓储管理和运输优化依赖强大的数据支持。

业务需求

准实时数据处理需要高效处理大规模物流数据，确保准实时数据入库和变更，保证业务流畅运行。

满足监管要求确保数据安全合规，满足物流行业的严格数据监管和隐私要求。

智能化预测支持要求快速响应业务变化，并支持AI决策模型的部署。

解决方案

构建数据湖底座基于Hudi实现准实时数据入库和变更，采用存算分离架构，确保数据高效流动。

一站式数据治理全域数据集成与标准化，建立统一数据开发平台，实现数据治理，确保质量和一致性。

数据与AI融合将数据治理与AI平台结合，推动智能化预测和决策应用，提升物流服务效率与预测精度。

结果

配送效率提升通过数据湖平台的实时处理和智能分析，优化运输路线，减少运输时间和成本，提升订单准时配送率。

库存管理优化AI预测模型准确预测仓储需求，减少库存积压和缺货现象，降低库存成本。

合规与安全平台满足行业合规要求，确保数据隐私和安全，防止数据泄露风险。

决策支持智能化通过实时数据监控和决策支持，提升管理层对运营情况的洞察力，迅速应对市场变化，提升整体运营效率。