湖仓一体解决方案
湖仓一体化能力构建，汇聚多业务类型、多形态数据进行统一存储，统一多类计算引擎语义，支持数据多维分析、离线计算、实时计算、即席查询，为企业提供灵活、安全可控的大数据基础平台能力。
随着企业数字化转型的深化，跨多业务、多数据类型的新型应用场景不断涌现，传统建数仓的模式难以满足海量大数据场景下的数据治理等需求，企业数据基础设施面临新的挑战。
企业业务与数据量激增，数据投入成本与日俱增，同时企业缺少数据监管、控制和必要的治理手段，导致运维成本不断增加，数据治理效率低，落入“数据沼泽”的困境。
基于传统的数仓开发模式，开发效率上时延基本为 T+1 无法满足业务的需求，数据若计算错误，则需要重复开发及计算，造成极大的人力、物力和时间成本浪费，致使企业投入成本高。
数基于大数据仓库与数据湖进行湖仓一体化能力构建，汇聚多业务类型、多形态数据进行统一存储，并统一多类计算引擎语义，可基于一套语义进行不同场景的数据多维分析，支持数据离线计算、实时计算、即席查询，为企业提供灵活、安全可控的大数据基础平台能力。
集成数据湖和数据仓库的优势，为企业提供了一种高效、灵活、低成本的数据处理和分析平台。
够满足企业在大数据时代的各种需求，并推动企业的数据驱动决策和创新发展。
灵活适配
可兼容对接多种数据源，企业可在不改变现有技术架构的前提下完成部署，产品低耦合设计，使用成本低，保证了系统的开放性，避免被任何一个产品或厂商锁定。
湖仓取优
融合数据湖灵活性、可扩展性以及数仓规范架构、分层开发的构建理念，统一存储、统一计算引擎，一站式闭环湖仓链路建设，实现湖与仓的高效分析。
存算分离
数据存储与计算分离，数据存储于 Hadoop 及对象存储中，采用Flink、 Spark、Trino 等计算引擎，集群资源更好评估、动态调配，提升资源利用率及集群稳定性。
数据安全
基于 Ranger 数据安全组件，实现大数据基础平台多类计算引擎的多租户、多库表权限控制、列级/行级权限控制、数据脱敏，保障数据使用安全。
打破传统Hadoop+MPP混合架构，实现湖仓技术架构统一、流批一体，实现跨模态数据融合分析，大大提升数据处理效率，帮助企业构建数据分析底座。
数据统一存储至数据湖中，以更低成本快速满足业务高弹性需求；湖表赋能，简化技术投入，降低企业运维成本和存储成本，提高企业数据利用率。
基于湖仓一体架构下的统一数据管理，实现一份元数据管理所有数据，屏蔽底层数据库差异，对外呈现统一的数据信息口径，更好地为业务提供数据服务。
通过集成的数据，企业可以发现新的业务机会和创新点，推动业务增长。
提供了完善的数据管理能力，极大地提升数据开发效率，更快更好地挖掘数据价值，为用户提供及时的业务数据洞察，帮助企业领导决策“抢先一步”。
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