点燃数据价值,KubeData数据平台最新产品功能解读

发布时间:2022年05月31日

       图:KubeData 功能架构 作为一站式可视化数据建设和数据开发平台, KubeData帮助企业实现业务数据化、数据资产化、资产价值化的数据生命周期, 充分解放数据生产力, 最终引领业务, 助力企业完成数字化转型。用业务数据搭建企业级数据平台, 首先要实现企业各个业务系统的数据互联互通, 为后续的数据资产价值挖掘提供全面统一的原材料, 主要是通过数据访问和集成的能力来实现。在数据接入层面, KubeData 采用全容器部署和微服务架构构建数据平台所需的基础设施基础, 并集成了 Hadoop 大数据生态系统的基础组件。
       此外, 平台与上层应用平台形成松耦合关联, 可将新旧业务系统、外部系统、第三方采集平台等各种数据源集成到数据处理模块中, 物理上打破数据岛。基于Web图形界面即可完成资源管理器、各种计算和存储引擎服务的连接, 无需额外的安装和部署工作, 大大提高了数据平台的可用性。此外, KubeData还提供组件运维管理, 包括:存储配置、镜像和服务访问地址、动态修改配置文件、事件记录等,

方便运维人员发现问题, 快速升级组件能力适配上层平台, 保证稳定性。图:资源组访问 图:数据引擎访问 数据资产化数据资产化过程是解放数据生产力的核心环节。 KubeData通过数据建设-数据开发-数据资产流水化运营,

根据不同的业务需求, 将数据转换成各种新形式, 方便企业日常业务活动。搜索、过滤和管理以充分激活数据的商业价值。在数据开发和ETL运行阶段, KubeData满足实时和离线开发的多场景需求。可通过可视化拖拽轻松完成操作流程的编排, 通过丰富的内置组件和模板, 加速构建数据分析处理流程。大大降低了用户使用大数据平台的门槛。 R下一步要构建企业数据分层体系, 沉淀共同的主题、维度、业务线, 提高数据使用效率, 减少数据建设的重复、孤岛、口径不一致。在上层标签画像体系和指标体系建设中,

统一来源的数据按照高质量、高可用性的标准, 层层递进, 让企业更科学地实践数据治理和分析决策。
       在明确数据业务分类体系的同时, 也可以在数据安全和质量层面为数据监管打下坚实的基础。
       图:模型设计图:标签处理图:衍生指标 通过数据资产模块, 用户可以查看整体数据资产, 包括业务和技术资产的总量、存储状态, 并可以搜索到的结构、结构、存储按类别划分的技术数据资产和业务数据资产。血缘关系、关系上下文和元数据收集工具可用于管理元数据, 进一步明确所有数据信息。图:资产概览:数据血脉:指标库资产价值数据平台的使命是为业务赋能。 KubeData在现有数据资产的基础上, 构建了数据网关、数据可视化等服务能力, 让企业使用数据资产的过程更加灵活便捷, 辅助企业利用数据进行管理决策, 进而推动企业业务创新.例如, 在数据服务模块中,

KubeData 为企业提供了 API 从创建、调试、发布到调用的生命周期管理工具, 可以快速生成标签或数据表等数据资产的 API, 还支持将现有 API 添加到注释。注册到数据服务平台统一管理和发布。数据网关服务采用无服务器架构。用户不需要关心基础设施和环境。他们只需要编写 API 本身的查询逻辑和设置流控策略, 这使得数据资产的价值更加灵活。图:API 管理 另外, KubeData 可以完全支持本地化, 并且基于自己的 R

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