Aloudata2023年NoETL驱动数据工程新变革白皮书27页_13mb

数据工程变革分析总结

核心内容

随着企业数字化转型的加速，数据工程体系正经历深刻变革。传统ETL驱动的数据工程架构已难以满足日益增长的数据需求、数据源复杂性以及用数人群的多元化。为此，企业开始探索“无ETL”（NoETL）的新一代数据工程体系，以提升数据化运营效率、降低运维成本、增强数据治理能力。

主要观点

• 数据需求爆炸性增长：企业对数据的使用场景和频率显著提升，从管理决策扩展到敏捷运营和智能决策，数据需求响应效率成为企业核心竞争力。
• 数据源复杂化：企业数据源数量和类型迅速增加，传统ETL架构在数据接入和处理效率上面临瓶颈。
• 用数人群多元化：数据平台用户不仅包括ETL工程师，还有数据科学家、业务人员等，推动数据工程向更广泛的数据协同方向发展。
• ETL驱动架构的局限性：传统架构存在数据搬运成本高、任务运维复杂、性能优化滞后和数据治理被动等弊端。
• NoETL架构理念的提出：通过数据虚拟化、语义建模和主动元数据技术，NoETL架构实现数据的“敏捷”与“自治”，提升数据就绪度与业务响应速度。
• NoETL架构的价值主张：实现数据集和指标的零等待、自动更新、自优化查询和主动元数据服务，全面提升数据生产力和数据治理能力。

关键信息

一、NoETL架构的四大特性

1. No Pipelines：通过数据虚拟化技术，实现多源异构数据的逻辑集成，无需数据搬运，提升数据访问效率。
2. No Tasks：通过智能编排和自动合并重复计算任务，实现免运维的数据生产流程。
3. No Cubes：系统内置查询加速策略，实现自优化查询，无需ETL工程师手动构建Cube。
4. Active Data：主动元数据引擎实现对全域数据资产的智能治理，提升数据管理的精确度和自动化水平。

二、三大核心技术引擎

1. 数据虚拟化引擎：实现逻辑数据集成、自适应物化加速和智能查询下推，支持实时跨源数据访问。
2. 数据语义引擎：将技术语言转换为业务语言，支持复杂指标定义与灵活分析，减少70%以上的指标开发工作量。
3. 主动元数据引擎：基于算子级血缘分析和语义挖掘技术，提供高精度的数据图谱和智能治理建议，提升数据治理效率。

三、Aloudata NoETL数据工程平台

• Aloudata AIR：新一代逻辑数据平台，支持零数据搬运、灵活数据视图定义和自动查询加速。
• Aloudata BIG：主动元数据平台，实现全链路数据血缘分析、异常根因定位和模型优化建议。
• Aloudata CAN：自动化指标平台，实现指标的统一定义、自动生产和服务，提升指标管理效率和一致性。

四、NoETL架构的优势

• 提升数据化运营效率：可实现10倍以上的数据交付效率，某些场景下甚至提升100倍。
• 降低存储成本：通过对象存储和自动数据合并，存储成本节约50%以上。
• 减少管理成本：通过自动化数据治理和智能运维，管理成本节约70%以上。
• 支持Data Fabric理念：实现数据的自动发现、统一访问和智能治理，推动企业数据管理向“自动驾驶”演进。

数据工程架构演进方向

• 从ETL到NoETL：数据工程架构正在从依赖ETL工程师的集中式模式，向“自助服务”和“智能治理”的分布式架构演进。
• 从数据仓库到湖仓混合架构：企业开始采用数据湖作为补充，以支持非结构化和半结构化数据的处理。
• 从被动元数据到主动元数据：数据治理从人工驱动向智能驱动转变，提升数据管理的实时性和准确性。

行业实践案例

1. 招商银行：通过Aloudata BIG平台实现模型优化和变更协同，提升模型重构效率和链路管理能力。
2. 某股份制银行：利用Aloudata AIR平台实现敏捷数据服务体系建设，提升自助交付比例和响应速度。
3. 某证券公司：通过NoETL架构实现多个数据源的快速集成，提升指标交付速度至分钟级，显著降低存算成本。

结语

Aloudata作为NoETL架构与Data Fabric理念的引领者，致力于帮助企业实现数据工程体系的升级，提升数据就绪度与数据治理能力，助力企业迈向数智化未来。