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隨著信息化的推進，企業各個部門陸續上線了一些系統，這些系統來自于不同的供應商，每個系統都是為了解決一部分問題。多個系統的上線，帶來了信息化的便利，也帶來了很多不便：

• 系統與系統間數據不能有效連接;

• 相同的數據，各個系統間編碼不一致;

• 同一種數據，需要在各個系統間分別錄入;

• 系統間的數據交換，依賴人工錄入、或者從系統導出數據，經過加工，再導入B系統;

• 無法從全局上即使調用所有數據;

• 依賴多數據源的報表，無法即時生成;

企業數據整合服務，將您的各個系統數據連接起來，讓各個系統實現數據共享，同一種數據只需錄入一遍。在將所有數據集中到企業數據處理中心后，您可以跨部門、跨公司調用數據，分析和報表工作更加容易。

服務范圍

• 企業數據進行采集、計算、存儲、加工的形成技術集合；
  

• 打通原有垂直的數據中心，建立企業的數據湖；

• 建立分析模型，分析數據，形成預警機制和輔助決策。

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流程示意圖

現在已經有越來越多的行業和技術領域需求大數據分析系統，例如金融行業需要使用大數據系統結合 VaR(value at risk) 或者機器學習方案進行信貸風控，零售、餐飲行業需要大數據系統實現輔助銷售決策，各種 IOT 場景需要大數據系統持續聚合和分析時序數據，各大科技公司需要建立大數據分析中臺等等。

抽象來看，支撐這些場景需求的分析系統，面臨大致相同的技術挑戰：

業務分析的數據范圍橫跨實時數據和歷史數據，既需要低延遲的實時數據分析，也需要對PB級的歷史數據進行探索性的數據分析。

可靠性和可擴展性問題，用戶可能會存儲海量的歷史數據，同時數據規模有持續增長的趨勢，需要引入分布式存儲系統來滿足可靠性和可擴展性需求，同時保證成本可控。

技術棧深，需要組合流式組件、存儲系統、計算組件和。

可運維性要求高，復雜的大數據架構難以維護和管控。