旧有数据处理模式的缺陷
旧有数据处理模式的缺陷
越来越多的企业转向数据湖，整体上出于如下低效现状：
- 检索难：传统的数据仓库与商业智能工具，ETL 清洗侧重于业务应用端的数据；早期数据若转移至其他存储系统，将很难实现检索。
- 壁垒多：若企业协作少，将让大数据平台演变为大量数据孤岛，导致需要更多成本来进行一体化的维护、管理。
- 连接弱：相伴在混合环境部署大量应用，结构化数据与非结构化数据随之而生，业务应用对多维度技术重复使用，效率有待提升。
数据湖实时分析服务场景
数据湖实时分析服务场景
在数据价值洞察、数据仓库扩展、数据管理中心构建之外，提供实时分析服务更是数据湖的关键的应用场景。凭借存储成本低、灵活度高、可扩展性强等优势，数据湖实时分析服务在应对业务的实时运营与巨量数据的分析任务时，十分高效易用。
以电商行业为例，在黑五网一等大促节点，零售企业正能应用数据湖实时分析服务，从海量数据及时辨识出网站流量和购买行为趋势，由此打造数据驱动决策的智能运营、营销模式，让企业的每一步行动，都依循科学、实时的数据分析。
数据湖的多行业应用
数据湖的多行业应用
凭借数天内轻松构建的高效性，如今数据湖服务广泛应用于多重行业场景，例如通信、数字化咨询、旅行与生活方式平台、智能家居、医疗保健、软件开发以及愈发火热的人工智能等领域。
智能汽车行业场景
在出海进程中，智能电动汽车需要针对全球不同区域的路况与行驶等数据，进行海量的数据和智能化分析。通过构建海外数据湖，便能够攻克全球数据的实时分析挑战，满足多类别数据的一体化管理与分析需求。
数字医疗行业场景
针对每天可达数百万笔交易的数据压力，数据湖实时分析服务可提供集中控制点，针对海量数据进行加载、清理和保护，整体大幅降低运营负荷。借助于机器学习和审计日志，更能消弭合规性方面的风险。
咨询行业场景
大型咨询公司往往需要对多来源数据进行整体分析。通过充分发挥机器学习的智能技术，能够显著提升集成数据的整体质量。在数据湖实时分析服务流程中，为提升数据可信度，尤其要做好数据清理这一步骤。
智能汽车行业场景
在出海进程中，智能电动汽车需要针对全球不同区域的路况与行驶等数据，进行海量的数据和智能化分析。通过构建海外数据湖，便能够攻克全球数据的实时分析挑战，满足多类别数据的一体化管理与分析需求。
数字医疗行业场景
针对每天可达数百万笔交易的数据压力，数据湖实时分析服务可提供集中控制点，针对海量数据进行加载、清理和保护，整体大幅降低运营负荷。借助于机器学习和审计日志，更能消弭合规性方面的风险。
咨询行业场景
大型咨询公司往往需要对多来源数据进行整体分析。通过充分发挥机器学习的智能技术，能够显著提升集成数据的整体质量。在数据湖实时分析服务流程中，为提升数据可信度，尤其要做好数据清理这一步骤。
