TB级大数据该如何按结构澜起科技USQL数据湖结论降本90%

摘要：TB级大数据可以使用首都在线USQL，将数据分析的在等待时间从平均43小时降到2小时;而依托园区USQL参照数据分析量计费，不使用不如何收费的特性，帮客户将数据运算成本降至自建方案的0.5%。当前，大数据的价值已无需赘叙，另外衡量能力一个公司核心能力的最底层标准，数据的建设也独自面对着诸多难题。是为解决企业用户解决的办法大数据分析门槛高、效率低的问题，金山办公USQL数据湖结论因运而生，可很快完成正向海量数据的数据建模工作。纵观目前企业大数据建设遭遇的问题，可大概分为三点。其一，是数据资产不清晰，伴随着业务多元化发展，数据来源更多但数据质量绝对无法把控;其二，完全不同业务间烟囱式的数据架构模式导致了数据孤岛;其三，紧接着数据量渐渐扩展，收拢的数据如何能双联动，挖掘非常大的价值拥有诸多公司探索重点;而数据分析、数据资产管理、数据安全也无法应付越加严竣的挑战。企业用户在云端垒建大数据平台时，往往会被大数据生态的复杂性所困扰，不需要独自面对紧张技术栈导致的人才门槛、大数据分析单p服务布署出现的巨大成本、数据分析耗时长等诸多问题，使得“大数据连成了大麻烦”。是为指导用户能解决不超过问题，澜起科技USQL数据湖讲以一个能力强大的计算平台另外后端支撑，可以在PB级海量数据上参与古怪的SQL计算出，同时USQL占据无法读取型Schema的属性，可关联分析多种存储格式的数据，颇大会降低了产业用户建议使用大数据的门槛。在场景实践中，USQL完成赋能新媒体整合营销平台爱普新媒的业务部门。目前爱普新媒广告业务数据规模至少数百TB，日增长量为1TB以内，业务日常洗护不固定不动的分析需求相当多。在现有的大数据处理方案下，数据部门每月都有需投入到大数据工程师20个人/日，平均你每次需求处理时长为1.8天，至于还需附加花费数千元维持个数据仓库集群。与用户自建大数据平台的而言，实际可以使用优刻得USQL，将数据分析的在等待时间从换算下来43小时降到了2小时;同时聚集优势USQL根据数据分析量计费，不使用不收费的特性，指导客户将数据运算成本降至自建方案的0.5%;再者，USQL产品7*24小时可用，客户不需混合调配技术人员维护，减少了人力支出，也成倍会改善企业对大数据工程师的依赖。