前沿分享|数澜科技联合创始人&副总裁 江敏(基于云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL的最佳实践)
简介:本篇内容为2021云栖大会-云原生数据仓库AnalyticDB技术与实践峰会分论坛中,数澜科技联合创始人&副总裁江敏关于“基于云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL的最佳实践”的分享。
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本篇内容将通过四个部分来介绍基于云原生数据仓库AnalyticDB PG的最佳实践。
一、背景介绍
二、方案介绍
三、客户实践—某商业集团
四、公司介绍
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一、背景介绍 当前我国数据中台行业处于从萌芽转向高速发展的过渡期,伴随着数据星的爆发式增长,数据处理技术的进步,以及企业数字化转型驱动市场需求不断增加,行业增长势头明显,市场规模快速扩张。目前,数据中台在行业头部已逐渐薄地,而对于数据中台能力要求相对简单的中小企业,为其提供标准化、轻量化的整体解决方案将是日前市场的主要诉求。
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我们去构建整个数据中台的能力的时候,其实会碰到一些问题。比如,底层架构复杂。传统数据中台架构思维,导致客户在选型和部署大数据组件,开发和调度数据任务和运维和运营数据需要多方进行权衡考虑,架构复杂,使用门槛过高。其次,运维成本高。伴随着传统統数据中台底层架构的复杂性,随之而来的是复杂的IT人员体系以及高昂的运维成本。第三,响应时效挑战大。随着数据量的不断增加以及业务需求的不断迭代,如何快速响应业务人员需求、减少数据分析的等待时间、让业务人员有更好的体验将成为数据中台成功的关键指标。
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二、方案介绍
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我们基于ADB PG这个版本去构建整个轻量级数据中台的时候,你会发现底下就一个ADB PG。中间的话,我们是一个轻量级数据中台的套件。这样两套系统就可以去撑我们上层的业务建设。
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从整个的业务架构来说,底层是我们现有的各种数据源的系统。然后我们会在数据中台会搭建一个技术体系,在技术体系里包括了ADB。之后再构建我们整个的数据体系跟服务体系。在数据中台的技术体系上,就是我们的数据流。它会经过一个数据建模的过程。对于轻量化的中小微企业来说,当需要轻量化的方案时,我们会把它放到ADB里。在这过程中,就不需要去考虑搬迁数据的问题,我所有的数据都在这个体系里面。ADB的数据量,其实能够支撑大部分企业的数据量使用。
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企业只要在这里构建整个数据模型,我们会有相应的工具来支撑,包括数据同步,环境管理,模型开发,模型监测,包括数据治理的一些功能。对于数据及服务来说,我们在构建数据模型的时候,针对企业的对象,我们会去构建一些具体的指标,相应的内幕体系也会建设起来。比如,我们从客户的视角,构建客户的画像体系。从供应商的视角,构建供应商的画像体系。数据构建完之后,我们就可以去做洞察,营销,精准匹配等。所以从数据层面看,它能够支撑应用场景。
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针对具体的场景来看,我们分成几大块。第一个,财务领域。财务报表有时候会跟企业的经营报表口径统一,大部分企业在面临财务审计的时候,对于企业来说是一个非常强的需求。第二个,企业的应收应付和人力资源的管理。对员工的洞察,也需要通过数字化的手段去管理员工叫数字员工。更加精细化的去对员工做一些考核,包括一些相应的指标分析。第三,我们目前在一些领域做实时数据的分析。根据轨迹去做态势的分析,包括一些碰撞的分析。第四,加密数据库的能力。这种场景可以基于ADB的底座去构建。数据的可用不可见,让我们对数据可以更加高效的管理。
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三、客户实践—某商业集团 我们主要讲一个商业集团的案例。这个商业集团,主要是管理高速服务区。原先服务区,每个服务区自己建设系统。现在随着智能化服务区概念的提出,需要对进出服务区的管理进行统一。在建设之初,我们也遇到了一些问题。比如,数据收集难,50对+服务区,各自独立,只能收集部分统计数据; 多种信息系统独自建设,归口各不统一; 无法有效获得周边路段的数据; 数据孤岛问题明显。数据管理混乱,各位数据笆理部门不一,没有形成统一的资产目录; 数据标准不一,数据质参差不齐; 跨部门数据使用协调繁琐。数据使用弱,数据大部分处于沉唾状态。对于管理者的运营监控、经营决策等方面缺少必要的智能洞察。
在解决这些问题的时候,要考虑到对于各个服务区的这个站点,怎样能够降低维护成本?怎样可以开箱即用?,对于它里面建设场景刚才其实也简单介绍过。第一个,服务器里会有很多视频分析的场景。涉及到关键信息,要实时抓取,写到道数据库里。比如人流的情况,车流的情况,拥堵的这种情况,人员进来之后,对什么样的商品有需求?对于服务区总体的管控来说,我们在预测服务区的流量,一些供需关系,一些管理的时候。它需要把数据汇聚到总部来,做统一的管理,统一的分析。
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从客户价值呈现的角度来说,第一,智能化。我们通过对各类数据的采集、加工、治理及应用,并结合成熟的业务模型,释放数据价值,支撑业务的智能化。第二,轻量化。我们简化传统中台架构,用ADB替代Hadoop生态,降低企业资源存储及计算的复杂度和成本; 为多维分析决策提供保障。第三,场景化。我们以具体的业务场最为切入点,自下而上,围绕场景开展数据治理,构建数据资产,支撑数据应用需求,贴近价值。
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四、公司介绍 【前沿分享|数澜科技联合创始人&副总裁 江敏(基于云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL的最佳实践)】数澜科技成立于2016年6月,自成立之日起,秉持”让数据用起来”的使命,帮助企业持续数据资产化,赋能业务创新。数澜科技总部位于杭州,在华北(北京)、华南(深圳)、华西(成都)、华中(武汉)设有本地化团队,核心成员均来自阿里巴巴、华为、IBM、 百度、金蝶、甲骨文等一线企业,是国内较早-批大数据服务创新实践者。截止目前,数澜科技使用旗下核心产品”数栖平台”, 已为1000+企业客户提供数据中台建设服务,帮助客窖户使用数据中台作为关键数字技术推动企业的数字化变革。
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