实践大规则模型实际时定量分析和大数度量分析 - Mahuzier

CDO 分析困境与解决方案

什么是 CDO 分析困境？

• 企业数据情况：数据量呈指数级增长，80% 的数据专家时间用于数据准备，数据碎片化严重，仅分析 12% 的数据。
• 大数据集上的 CDO 分析困境：数据管道中的敏捷性、数据敏捷性、管道性能、成本控制、最终用户体验（仪表板响应时间小于 1 秒，轻松访问数据，减少手动任务）。

可用选项解决困境

• 选项 1：蛮力 - 提高计算能力
  • 提高计算能力，但放松对成本的控制不是可持续方式。
  • 调整集群：丧失敏捷性且昂贵，仅向每个用户公开所需数据。
• 选项 2：引入军队 - 创建数据集市
  • 手动构建和维护数据集市，手动构建数据湖、数据仓库、数据科学加速反击时间预测用法。

INDEXIMA 命题

• 聚合 + 自动化 = 获胜组合
  • 索引 - 自动数据工程：简化多维数据集和数据集市创建的自动化。
  • 数据联合：在数据湖、BI 数据连接、数据仓库上实现快速数据访问。
• 反击时间预测用法：利用 Indexima 技术的小型雪花集群，处理 50 亿行数据集。
• 优势：数据联合，成本快速，比标准引擎有效 1000 倍，非线性相关在数据大小和成本之间。

核心观点与结论

• 数据量爆炸式增长导致 CDO 分析困境，传统方法（提高计算能力或手动构建数据集市）存在成本高、敏捷性低等问题。
• INDEXIMA 通过聚合和自动化（索引和自动数据工程）提供解决方案，有效降低成本并提高数据访问效率。
• Indexima 技术在数据大小和成本之间实现非线性相关，显著提升数据处理性能和用户体验。