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  • 系统概述
  • 行业痛点
  • 产品特点
  • 产品优势
  • 整体架构
  • 利用场景
  • 有关案例
 
系统概述

六合上甲融合了数据治理、数据建模、数据安全、数据资产运营、数据互换、数据服务六大系统，基于DataOps数据开发能力，集成数据调延注数据尺度、数据质量、元数据、数据服务等一系列数据开发与治理能力，形成一种可拆可合的矫捷利用模式，合用于各类分歧的利用场景。


可援试祗业治理内部不休上涨的“数据悬河”，在数据迁徙、构建和利用的过程中实现降本增效，让数据价值最大化。

行业痛点
  • 开发低效：烟囱式开发周期长，响应速度慢。
  • 治理成本高：数据质量参差不齐，不足尺度化流程。
  • 资产复用难：数据价值挖掘不及，不足火速服务能力。
  • 数据孤岛：多系统、多厂商工具导致数据分散，难以统一治理。
产品特点
  • 突破数据孤岛，形成对数据的关环治理。
  • 升级企业数据架构，改善企业开发流程。
  • 降低数据建设成本，提高数据治理效能。
  • 激活数据贸易价值，赋能企业运营与决策。
产品优势
  • 融入多种征询和交付步骤论,蕴含仓库及湖仓交
  • 融入AIGC技术，加强剧本自动天生与自动测试
  • 真正实现数据一体化开发的DataOps理想
  • 支持场景式一体化开发理想：融合Project治理概想
  • 融入多种征询和交付步骤论,蕴含仓库及湖仓交付、数据资产盘点和运营、数据治理交付、数据安全征询等
整体架构
  • 公共治理
    公共治理 ？槭怯没Уサ愕锹己徒胂钅靠占浜，进行数据调延注剧本编写、集成工作、工作调度、数据服务等数据开发工作的统一入口，重要蕴含用户治理、角色治理、权限分配、项目治理、数据源界说等职能。
  • 数据集成
    数据集成 ？槭浅性仄教ǖ幕∧芰，蕴含离线批量数据采集、实时数据采集、元数据查问和血缘分析、统一作业调度等
  • 离线集成和实时集成
    基于封装的离线批量和实时数据的读写组件，通过托拉拽向导配置的方式对输入组件、输出组件进行集成工作开发，通过可视化的方式对工作的执行参数、工作参数、调度参数进行配置，满足表对表、文件对表、表对文件、文件对文件即一对一、一对多的数据复造和数据分发的场景，且支持数据的转换、洗濯、脱敏、数据压缩、多线程传输加快、缓存和并行读写、同步和传输速度节造（限度字节级别）等职能。
  • 元数据
    对接行内数据管控平台，定期同步业务系统和数据仓库等表/字段信息，实现元数据的浏览和血缘图形化展示。
  • 统一调度
    支持数据开发和数据采集以挪用接口的方式颁布调度工作，以DAG图的方式将工作组装起来挨次执行，可实时监控工作的运行状态和查看当前和汗青运行日志，同时支持沉跑、从指定节点复原失败、暂停及取缔运行工作、工作统计等职能。
  • 数据管控与开发
    项目组内开发人员的剧本开发和模型设计的工作入口，凭据数据需要，接管指派的开发工作，基于封装的实时集成、离线集成、表输入/表输出、推算、剧本等组件，通过拖取输入表，输出表和算子，系统配置模板等可天生体式统一的SQL工作，支持设置调度参数设置、Shell、Python等剧本开发。
  • 数据服务
    项目组内开发人员基于向导式配置化开发，进行单表、SQL模式、组合服务和指令服务等多种类型的数据服务的开发，形成数据服务界说、开发、测试、颁布、下线的全性命周期的API治理模式，颁布至API网关，并通过渠路认证授权，供下游系统进行挪用。
  • 运维治理
    运维治理 ？橹匾切心谠宋嗽钡墓ぷ魈，重要有服务器资源、调度作业、实时/离线集成工作、实时推算工作和API服务的监控和统计分析，设置告警、查看利用日志、以及一时提数剧本开发等职能。
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利用场景
  • 数仓搭建步骤论
    依附成熟的数仓搭建步骤论，急剧实现数据采集、数据处置、数据治理和支持下游利用。
  • 满足多种场景
    面对各类数据迁徙的复杂过程，六合上甲使用壮大的数据集成功能，满足多种场景的汗青数据迁徙需要工作。
  • 融合多系统于一体化
    融合多系统于一体化，可急剧援试祗业构建全链路各类数据集市，提升数据服务和运营能力。
  • 形成企业可用资产
    可在复杂的网络环境下对实时数据进行采集与开发，同时支持同源数据与异构数据的集成，最终形成企业可用资产。
  • 支持离线单工作或多工作
    支持离线单工作或多工作集成开发，通过丰硕的算法组件加工数据，最终通过数据服务对下游系统输出价值数据。
有关案例
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