数据仓库及数据分析挖掘方案
依托时下大数据最新技术，构建离线与实时数据仓库，提供数据仓库整体解决方案，为数据分析增添新动力，实现企业智能化数据建设，加速企业数字化转型。
受限于传统数仓的扩展能力，运维成本要求较高，同时数据的存储量级达到PB级以上时，存储成本也逐渐提高。
不同系统中的数据可能存在重复或不一致的现象，这给数据分析和决策带来了困难。
某些特定场景，T+1的时间需求已经无法满足，秒级、毫秒级业务的响应迫切需要一个新的技术架构来承载。
传统数仓架构技术较为落后，面对大数据时代的到来，需要对当前数仓进行改造来适应未来新业务的拓展。
帮助企业实现从数据到洞察的转化，支持企业在竞争激烈的市场环境中做出更加明智的决策，提高运营效率和业务创新能力。
依托时下大数据最新技术，构建离线与实时数据仓库，提供数据仓库整体解决方案，为数据分析增添新动力，实现企业智能化数据建设，加速企业数字化转型。
技术领先
基于Hive+Spark打造性能强大的离线数仓，基于Flink+Kafka打造时下流行的实时数仓，紧跟时下主流技术栈，为后续业务拓展奠定扎实基础。
性能强大
在离线数仓满足大部分T+1业务需求的基础上，实时数仓能满足秒级以内实时业务需求，同时支持以增加节点的方式来增加性能，满足高并发的需求。
便捷运维
通过自带的运维工具能够实现界面化的集群安装、部署、监控、升级、扩容等运维操作，同时也支持任务、实例级别的监控，全方面管控平台，大大降低运维成本。
统一开发
全平台通过低代码化和界面化的方式，统一开发平台，降低开发门槛，让开发人员专注于业务理解，同时针对复杂业务需求也支持代码化操作。
依托平台融合多个业务系统数据，打通业务系统壁垒，建立统一的融合分析平台，为业务经营决策提供全面支撑。
依托最新数仓技术，紧跟数字化浪潮脚步，并通过低代码化和界面化的方式大大降低开发门槛，同时加快开发效率，为企业数字化转型添加新动力。
通过降低开发门槛，和便捷的运维操作，大大降低企业人力成本，同时依托新技术，加快数据价值呈现，帮助企业实现降本增效。
依托标准的数仓建设理论，在统一的开发平台上构建全面的数仓开发，并通过数据地图和数据血缘全面感知数据，为上层业务提供科学决策服务。
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