面对海量数据挑战，企业如何完成高性能数据集成与数据处理？
2021-09-28 09:13:19
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元宇宙、云计算、区块链…最近这些和大数据联系紧密的词汇一个接一个的登上热搜，成为企业家们热议的话题，足以看出现在各个行业都想要进行数字化转型的决心。
▲图片来源于《百度热搜·元宇宙观测报告》
举个例子：
某家制造型企业想要通过大数据分析找到生产成本过高的决定原因，其中的分析路径却很复杂：到底是因为采购成本过高才拉高了整体成本呢？还是因为生产过程中破损率过高导致了原料的浪费，亦或是人力管理层面出现了问题？
这样一来我们会发现，一个看似简单的关于降低成本的分析需求，背后需要的数据量却极为庞大，要打通采购、生产、财务等企业各个层面的数据进行整合接入，才能支撑后续的分析决策。
因此，对于企业来说，要想让大数据对日常管理分析和业务决策真正“帮上忙”，首先就要做好数据接入集成处理的工作，通过整合企业的各类数据，打通数据之间的隔阂，消除数据标准口径不一致的问题。
如何打通数据隔阂？建立高质量数据仓库是关键
我们已经知道，想要通过数据来追溯整体业务问题，就需要先对整个业务流程各个环节的数据都进行清洗和整合，才能让沉睡的数据焕发意义。这就需要企业有意识的去建立一个可以将数据实现整合加工的数据仓库。
海量庞杂的数据如何接入到数仓中？
在实际企业生产中产生的数据，不仅有结构化数据，也会有视频、音频、信号数据等等非结构化数据。如果没有大数据手段的介入的话，这些花里胡哨的各类数据就只能依靠无数一线人员花费大量时间用EXCEL去统计录入比对，非常麻烦。
如果要把这些不同类型的数据全部“翻译”处理成高价值结果数据的话，也需要通过SQL、Python、Java、KETTLE等多种数据处理手段进行多步骤处理，工期长不说，多层步骤执行中也很容易出现纰漏。
如何完成数据的高效计算？
对于一些生产销售链条较长的大型企业来说，每天全业务系统所产生的数据量级都会达到TB甚至PB级别，面对这样的数据量级，如果还是要每次写独立代码来处理，未免效率太低。
那么有没有一种高性能的数仓建设工具，能够帮助企业一次性同时解决，庞杂数据处理和高效计算两大问题呢？
Tempo DF数据工厂就是一款企业级一站式数据开发平台。它集成离线、实时数据开发于一体。提供丰富的数据接入能力以及数据处理能力，内嵌高性能计算引擎，为企业数据湖\数仓建设、实时数据计算提供更好的解决方案。
有了Tempo DF的帮助，我们可以轻松完成：
#01海量数据的快速集成
Tempo DF支持离线数据处理与实时数据处理两大场景，针对企业在实际业务流程中海量数据迁移的实际需求，提供稳定高效的快速数据迁移方式，既支持全量数据迁移，也支持增量数据同步，轻松做到10多个系统，7000多张表，500G数据3小时高效完成，帮助企业用户更好的管理各类数据信息。
举个例子：
在某企业的大型中台建设项目中，该企业想要打通企业中管理系统、财务系统等多个系统进行大量数据的迁移和处理，在传统的数仓建设过程中，这往往需要一整个数据团队花费较长时间完成复杂数据的处理工作；
而通过使用Tempo DF，我们不仅可以实现多业务系统海量数据的快速迁移，还能协助完成模型层构建以及大量关键指标的计算，为后续数据开发工作降低开发难度和后期运维成本。
#02复杂指标的高效计算
Tempo DF内嵌有独家高性能计算引擎，在某企业项目中，可轻松实现130多个关键指标的快速计算，支撑多个关键业务场景数据快速获取，将数据处理速度提升到传统处理方式的两倍以上，使得TP、PB级数据处理起来更高效，让计算结果先人一步。
#03一体化轻松完成数据开发所有步骤
Tempo DF一体化平台完成数据采集、数据处理、成果管理监控等，实现在接入数据的同时快速完成数据开发，提供部署与监控能力，弥补传统工具碎片化与管控能力的缺失，真正做到了“一个工具高效完成数据湖/数据仓库所有环节建设 ”。
同时DF平台的自助式操作设计让用户可以通过简单拖拽、零代码快速构建数据处理流程，真正让数据平台和整个业务系统、业务环节包括管理方式结合起来，有效提升业务汇报的效率。
当然，如果想要真正实现企业业务“线上化”，只解决了数仓建设的问题还远远不够，还需要继续通过数据分析平台服务，比如通过机器学习建立业务风险预警模型等等应用方式为企业决策提供实用价值。
Tempo DF作为Tempo大数据分析平台中的核心组成部分，可以帮助企业用户在高效建立数据仓库的同时，更快速的与Tempo AI、Tempo BI产品融合应用，实现数据接入处理、机器学习建模、大数据可视化分析全流程数据应用，更好地赋能企业业务开展，为企业数字化转型提供更全面的数据处理与分析解决方案。
目前Tempo大数据分析平台已经免费为大家开放了相关试用机会，大家不妨尝试一下！一定会有收获的哦！
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