2017-【智能数据技术峰会】探寻数据价值之路_21页_2mb

文档总结

核心内容概述

本文档围绕Data Cloud智能数据平台的构建与应用展开，探讨了如何通过多源数据整合、数据管理、数据应用等手段，实现数据价值的最大化。文档从数据的定义出发，逐步阐述了数据价值模型、数据平台的功能模块、数据质量保障机制以及平台的技术架构，展示了平台在数据处理、分析与应用方面的全面能力。

主要观点

• 数据价值模型：数据是记录事件的符号，信息是赋予意义的数据，知识是整理信息的成果，智慧是知识的应用。数据平台的建设旨在将数据转化为有价值的信息，进而推动业务决策。
• 数据平台功能：平台具备数据接入、数据连接器、数据同步器、数据源管理、数据目录、数据概要、数据安全、数据质量、数据标签、元数据管理、数据工厂、可视化加工、交互式探索、智能调度、智能清洗规则、自定义算子、数据发布、敏捷发布、访问审计、智能脱敏等功能，形成了一套完整的数据处理与分析体系。
• 数据质量保障：平台关注数据的及时性、完整性、一致性、准确性，通过内置数据清洗加工算子、机器学习算法、模型训练、自定义算子等方式，确保数据质量。
• 数据处理机制：平台支持多种数据源的接入，包括内部自有数据、外部自有数据和第三方数据。同时，具备数据同步、数据更新、数据筛选等机制，以满足不同场景下的数据处理需求。
• 技术架构：平台采用Storage & Calculation层与Acceleration Layer，支持如Spark、MR、Hive、Flink、YARN、HDFS、RMDB、HBase等技术栈，实现高效的数据处理与分析。

关键信息

数据覆盖与吞吐量

• 累计设备覆盖：40亿
• 日活设备：2.5亿
• 月活设备：6.5亿
• 每天新增数据：14T
• 每天交互会话：34亿
• 每天处理事件：370亿

数据接入与处理

• 数据接入方式：支持多种数据源接入，包括内部、外部和第三方数据。
• 数据同步机制：支持同步数据（实时性低、最终一致性），通过查询数据并进行转换后插入。
• 数据更新策略：在数据源发生变化时，增加UpdateTime和IsDeleted字段，以支持数据更新与删除。

数据质量指标

• 及时性：数据从产生到可用是否延时过长。
• 完整性：数据或元数据是否存在缺失。
• 一致性：数据是否遵循统一规范，是否符合逻辑。
• 准确性：数据是否存在异常或错误。

数据探索与分析

• 数据探索提速机制：通过不同角色之间的协同工作、屏蔽底层存储版本依赖、冷热数据智能存储分配等方式，提升数据探索效率。
• 数据加工方式：支持交互式数据加工探索，提供内置算子、自定义算子、机器学习算法等工具，满足多样化数据处理需求。

平台应用场景

• 通用统计分析：支持对数据进行多维度的统计与分析。
• 移动广告监测：用于监测移动广告的投放效果与用户行为。
• 移动观象台：提供对移动应用和用户行为的深度洞察。

技术支持

• 数据处理引擎：包括Spark、MR、Hive、Flink、YARN、HDFS、RMDB、HBase等。
• 数据工厂：支持数据的加工、清洗与发布。
• 元数据管理：实现数据资产的可视化管理与数据世系拓扑的自动生成。
• 数据安全与质量：通过智能脱敏、访问审计等手段保障数据安全，同时通过数据质量管理提升数据可用性。

联系方式

• 联系QQ：2083220015
• 邮箱：hr@tendcloud.com

总结

Data Cloud智能数据平台通过全面的数据管理、高效的处理能力、强大的分析工具和严格的数据质量控制，实现了从数据采集到应用的全流程闭环。该平台不仅支持多种数据源接入，还具备灵活的数据处理与分析能力，为企业的数据驱动决策提供了坚实的基础。