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销售易全新湖仓一体数据平台,实时计算能力提升30%
随着大中型企业的不断发展,数据分析的需求日益复杂,对数据分析能力提出了更高的要求,传统数据平台在应对这些需求时由于存储、计算一体的架构限制、缺乏敏捷、快速弹性扩缩容的能力,出现计算速度缓慢、查询超时的情况,无法及时响应企业的业务需求。销售易的湖仓一体数据平台数据能够被主流机器学习框架消费,以支持机器学习在打分、洞察、深度分析、行为推荐等场景对数据的使用,而且,新的数据平台将向量数据存储、倒排索引数
前言:
关于湖仓一体
数据仓库存储结构化的数据,适用于BI和即时决策支撑,而数据湖可以存储任何格式的数据,往往通过挖掘能够发挥出数据的更大作为。因此在一些场景上借助两者海量、实时、多模态的数据处理能力,可以实现全量数据价值的持续释放,从而可以给企业带来更多收益。湖仓一体,又被称为Lake House,其出发点是通过数据仓库和数据湖的打通和融合,让数据流动起来,湖里的“显性价值”数据可以流到仓里,甚至可以直接被数仓使用;而仓里的“隐形价值”数据,也可以流到湖里,低成本长久保存,供未来的数据挖掘使用。
数据平台是CRM系统基础设施的重要组成部分。随着应用 CRM 系统的企业数量增加,数据平台的数据量呈现爆炸式增长,同时数据类型日益多元化,业务需求不断深化,使得传统的基于数据仓库或者数据湖的数据平台架构在数据处理、计算及分析能力等方面存在明显的局限性,出现数据处理难、查询分析响应缓慢等问题。除此之外,随着AI在CRM领域应用的不断深入,传统架构在处理AI应用中常见的非结构化数据方面显得力不从心。
而销售易基于湖仓一体(Lakehouse)的新一代数据平台能够有效解决以上问题,通过在多模数据整合到统一数据平台、存储计算分离、数据流、批、交互查询一体、面向 AI 的数据处理和消费能力提升等四个方面的全面升级,显著提升了销售易数据平台的能力,和NeoBI的易用性。不仅使数据分析更加及时,还能轻松应对复杂的数据分析场景,帮助企业拓展数据分析的边界,深度挖掘数据价值,释放企业数据的新动能,全方位支撑大中型企业的复杂业务需求。
下面我们一起通过四组关键词,逐个拆解全新湖仓一体数据平台所带来的价值~
关键词一:高并发数据查询更快速
强化一线自主分析能力,全员同时查询,分析也能流畅进行
应用传统数据平台时:
随着业务的发展和数据量的快速增长,越来越多的一线员工需要对自己权限范围内的数据进行自主分析,数据分析平台不仅要支持精细化的权限管理,还必须具备应对多用户同时访问的高并发能力。传统数据平台在面对大量用户同时进行数据查询时,往往难以维持稳定的性能,导致查询速度变慢,用户体验下降。
应用销售易“湖仓一体”数据平台后:
销售易的湖仓一体数据平台通过优化的数据架构和强大的计算引擎,能够在高并发场景下,仍然提供稳定的性能从而快速响应。平台支持一线员工在其权限范围内高效地进行数据分析,即使在面对大量同时查询的情况下,依然能够保证查询的准确性和及时性,提升决策效率和业务响应速度。此外,平台通过构建数据集模型和执行离线计算,进一步增强了在高并发场景下的交互式查询和深度分析能力,助力实现高并发情况下的数据流畅分析。
关键词二:海量数据下复杂分析更快速
高效精准实时计算,助力复杂业务数据分析
应用传统数据平台时:
随着大中型企业的不断发展,数据分析的需求日益复杂,对数据分析能力提出了更高的要求,传统数据平台在应对这些需求时由于存储、计算一体的架构限制、缺乏敏捷、快速弹性扩缩容的能力,出现计算速度缓慢、查询超时的情况,无法及时响应企业的业务需求。
应用销售易“湖仓一体”数据平台后:
销售易的湖仓一体数据平台采用云原生架构,结合了数据湖和数据仓库的双重优势,具备强大的计算能力和优化算法,能够高效、精准地进行实时计算,应对复杂的计算逻辑。同时平台支持流数据和批量数据的无缝接入与处理,使数据随时可用,极大提升了处理速度和查询效率。而存储计算分离的架构,可以根据系统负载,实现计算节点秒级的扩、缩容,助力企业及时做出数据驱动的决策。
关键词三:秒级数据新鲜度
数据新鲜度缩短至秒级,敏捷策略调整
应用传统数据平台时:
及时获取准确的业务数据对业务分析至关重要,尤其在市场竞争激烈、客户需求多变、运营状况需实时监控的场景下。然而,传统数据平台在面对大中型企业海量数据极高的数据变化频率时,往往无法满足实时同步的要求,导致无法应用实时数据进行分析,导致决策滞后。
应用销售易“湖仓一体”数据平台后:
销售易湖仓一体的数据平台采用先进的技术架构,支持万表级别实时数据集成,数据新鲜度提升66%,将数据新鲜度缩短至秒级,显著提升了数据的时效性。同时,在数据实时更新的基础上,平台通过高效引擎显著提升了整体效率,将查询性能提升200%以上,大幅减少了慢查询的情况,助力企业基于实时准确数据驱动决策。
关键词四:AI友好
优质数据赋能AI,深化 AI 应用
应用传统数据平台时:
传统数据平台通常针对结构化数据进行优化,对于AI应用中常见的非结构化数据(如图像、视频、文本)处理能力有限,难以高效处理和分析多样化、大规模的复杂数据集。并且机器学习和深度学习模型,需要快速访问和分析数据,传统数据平台无法提供足够的实时数据处理能力,影响AI模型的训练和推理速度。
应用销售易“湖仓一体”数据平台后:
销售易的湖仓一体数据平台数据能够被主流机器学习框架消费,以支持机器学习在打分、洞察、深度分析、行为推荐等场景对数据的使用,而且,新的数据平台将向量数据存储、倒排索引数据都整合到了统一的平台,通过统一的引擎为应用提供服务,凭借全面的数据检索、查询和分析能力,能够为基于大模型的AI 应用提供丰富、准确、实时的数据支持,推动智能化应用的落地,提升企业的核心竞争力。
销售易“湖仓一体”数据平台作为 NeoBI 的强大后盾,提供了关键的数据处理和存储功能,助力企业深入理解业务动态。借助云原生湖仓一体的数据处理能力,实现了数据的实时处理与计算,满足了企业一线业务对实时追踪动态和关键指标的需求。同时,NeoBI 通过精准的权限控制,确保业务管理者、一线业务用户、数据运营人员都能专注于最重要的数据指标。依托实时 BI、嵌入式 BI、人人 BI 等产品优势,NeoBI已获得了众多企业的认可。
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