大数据管理平台提升了企业业务治理水平，使企业数据感知挖掘更加全面、高效、智能。

在数字化转型过程中，企业在数据技术平台的建设和运营方面面临诸多挑战。随着现代数据仓库向多功能、服务化方向发展和演进，技术端的变革为解决企业数据平台的挑战带来了新的可能。目前，随着技术的不断进步，公司大数据管理平台已成为众多品牌企业和众多外部客户广泛使用和高度信赖的企业数据平台。

本文将介绍大数据仓库的核心能力和优势，并结合大数据分析平台的经典使用场景，详细描述业务敏捷性、统一分析平台、显著降低TCO带来的关键业务价值。

一、企业级数字化转型的挑战。

当前，企业在数字化转型过程中面临诸多挑战。这些挑战可以分为几种类型：第一，企业主要面向应用，快速满足业务需求。为了满足不同部门的业务需求，建立了许多数据平台，缺乏整体规划，形成了许多数据孤岛。数据共享成本高，缺乏企业级统一的数据采集导出，难以自助分析。

其次，现代企业要求业务团队具备快速业务变化的敏捷创新能力、数据智能的研发能力、用户体验的场景创新能力，这些都对IT系统提出了更高的要求。如何满足不同团队对数据分析的需求和内部用户的开发体验，开发效率成为了这个过程中敏捷创新的障碍，这个过程往往从产品规划到最终上线要跨越几个月。

此外，企业习惯于构建自己的大数据平台，以获得对技术平台的强大控制能力。然而，在实际的IDC运营管理过程中，运营维护成本过高。同时，由于IT人才成本高、流量大，自建平台服务质量低。企业往往根据业务需求进行资源规划，导致日常资源利用率低，资源大量浪费，业务高峰期资源不足。企业自建平台基于开源组件，在系统安全、数据安全、合规性等方面都会存在问题和隐患。

二是现代大数据平台解决方案带业务。

现代数据仓库正在向多功能、多业务演进，技术端的变革为解决企业数字化转型的挑战带来了可能。现代大数据平台有两个主要方向。首先是云计算的兴起，它逐渐向SaaS发展，提供按需分配的计算需求。二是由于传统数据仓库无法满足现代大数据的需求，需要建立实时数据仓库，对非结构化数据进行低成本分析。

大数据业务解决方案是一个多产品组合解决方案，通过组合各种产品来构建各种数据应用。适用于电子商务、游戏、社交等互联网行业的数据运营场景，如智能推荐、日志分析、业务运营分析、用户画像、数据治理、大屏业务、搜索等。它具有技术领先、降低成本和提高效率、提供商业价值收集的优势。

图片来源：同商报。

三是产品优势。

1.用于分析的统一数据平台。

业务大数据管理平台是一个面向分析的统一数据平台。一个平台满足了数据时代的各种需求，简化了企业数据平台的架构，加速了深度业务洞察的获取。它具有更强的实时数据洞察能力，通过产品级的集成消息服务，收集Datahub的定制日志，实时获取和分析事件。

平台与Spark深度融合，可实现“一套数据支持多台引擎”。在完全托管的统一数据平台上使用主流或熟悉的计算引擎可以满足更丰富计算场景的需求。目前很多用户习惯使用Spark引擎，平台与Spark API、应用、生态工具完全兼容，共享同一个数据stora

2.高性能低成本的技术基础。

到目前为止，数据平台的发展是为了解决性能、成本和效率的问题。如果对比分析自建平台和大数据管理平台的成本占比，自建平台的成本结构主要包括一次性软硬件成本、扩展、管理、运维成本等。平台建设成本包括云服务的使用成本，但系统管理成本很低，可以大大减少前期投入，快速验证价值。

3.开放生态数据平台。

除了独立的技术平台，还离不开外围系统的匹配和与企业环境的融合。大数据管理平台具有开放的生态服务，支持与众多服务的集成，包括开放的一方服务接口，如JDBC、SDK、开源Spark Connector、开源Kafka Connector、MMA迁移工具等。同时，it还可以融入企业现有的IT环境，与客户的其他很多服务深度融合，包括DataWorks、PAI、Quick BI、Datahub、DTS、日志服务等。从而最大限度地减少数据链路整合工作。

4.企业级可治理数据管理平台。

当一个企业发展到一定规模的时候，必然会遇到数据治理的问题。数据和业务增长没有线性关系，数据是指数级增长，业务是平稳增长。各个数据平台开放后，数据治理的成本越来越高。大数据治理最佳实践，即平台提供数据发现机制，支持统一元数据采集和数据资产目录建设，支持数据探索和数据分析、联合查询和资源优化服务，让企业更便捷地探索数据价值，更有效地管理统一元数据，更安全地生产数据，更智能地优化大数据成本。

以数据存储为例，很多数据存储在数据仓库中却无法使用，有些作业不计算，有些作业重复计算。该平台可以自动收集发动机周围的第一手数据，并提供多领域、多视角的优化视图。

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