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业务挑战
传统数仓弊端初显
随着企业数字化转型的深化，跨多业务、多数据类型的新型应用场景不断涌现，以 Hive 等传统建数仓的模式难以满足海量大数据场景下的数据处理、数据治理等需求，企业数据基础设施面临新的挑战
数据价值难发挥
企业业务与数据量激增，数据投入成本与日俱增，同时企业缺少数据监管、控制和必要的治理手段，导致运维成本不断增加，数据治理效率低，落入“数据沼泽”的困境
企业投入成本高
基于传统的数仓开发模式，开发效率上时延基本为 T+1 无法满足业务的需求，数据若计算错误，则需要重复开发及计算，造成极大的人力、物力和时间成本浪费，致使企业投入成本高
方案特色
灵活适配
可兼容对接多种数据源，企业可在不改变现有技术架构的前提下完成部署，产品低耦合设计，使用成本低，保证了系统的开放性，避免被任何一个产品或厂商锁定
湖仓取优
融合数据湖灵活性、可扩展性以及数仓规范架构、分层开发的构建理念，统一存储、统一计算引擎，一站式闭环湖仓链路建设，实现湖与仓的高效分析
存算分离
实现数据存储与计算的分离，数据存储于 Hadoop 及对象存储中，计算采用 Spark、Flink、Trino 等计算引擎，集群资源更好评估、动态调配，提升资源利用率及集群稳定性
数据安全
基于 Ranger 数据安全组件，实现大数据基础平台多类计算引擎的多租户、多库表权限控制、列级/行级权限控制、数据脱敏，保障数据使用安全
架构图
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方案价值
流批一体协同
打破传统Hadoop+MPP混合架构，真正实现湖仓技术架构统一、流批一体，实现了跨模态数据融合分析，大大提升数据处理效率，帮助企业构建数据分析底座
降低企业成本
数据统一存储至数据湖中，以更低成本快速满足业务高弹性需求；湖表赋能，简化技术投入，降低企业运维成本和存储成本，提高企业数据利用率
统一数据管理
基于湖仓一体架构下的统一数据管理，实现一份元数据管理所有数据，屏蔽底层数据库差异，对外呈现统一的数据信息口径，更好地为业务提供数据服务
加快价值变现
提供了完善的数据管理能力，极大地提升数据开发效率，更快更好地挖掘数据价值，为用户提供及时的业务数据洞察，帮助企业领导决策“抢先一步”
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