數據分析之旅第 2 階段

為什麼需要現代數據平台?

• 獲得清晰的可見性並提供給所有人（單一真相）
• 使您的數據基礎設施模塊化（靈活和可擴展）
• 高度可定制的有洞察力的數據可視化（加速決策的儀表板）
• 作為 DaaS（數據即服務），應該跨基礎設施、應用程序類型、格式、容器、位置甚至 SaaS 透明地編排和自動化數據的生命週期、複製管理、合規性和治理。
• 除了批量加載之外，還通過實時數據源收集數據。
• 數據可以從內部系統、基於雲的系統以及合作夥伴和第三方提供的任何外部數據生成。
• 為數據集市等傳統平台以及圖形和地圖等專業數據庫提供分析。
• 支持從客戶到數據科學家的所有類型的用戶。

領先的現代數據平台架構

在數據平台設計中仔細考慮了兼容性、性能、可擴展性和成本效益，我們還充分利用了 AI（人工智能）和 ML（機器學習）技術，以提高運營效率和洞察發現能力。

兼容性

例如

• 支持不同的數據源
• 支持不同的數據格式
• 支援不同的用法
• 支援不同的工具/平台集成

表現

例如

• 速度
• 支援性
• 功能性
• 可靠性
• 可重用性

可擴展性

例如

• 支持新的數據源
• 支持新的數據格式
• 支援新用法
• 與新系統集成可能性

成本效益

例如

• 運行成本低（基於訂閱，即付即用！）
• 維護成本低（最大限度地減少了本地硬件/軟件，減少了維護資源）
• 未來擴展成本低（大多數更改/升級都在雲端上，設備和軟件授權許可成本降至最低）