關(guān)于湖倉(cāng)一體
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，適用于BI和即時(shí)決策支撐，而數(shù)據(jù)湖可以存儲(chǔ)任何格式的數(shù)據(jù)，往往通過(guò)挖掘能夠發(fā)揮出數(shù)據(jù)的更大作為。因此在一些場(chǎng)景上借助兩者海量、實(shí)時(shí)、多模態(tài)的數(shù)據(jù)處理能力，可以實(shí)現(xiàn)全量數(shù)據(jù)價(jià)值的持續(xù)釋放，從而可以給企業(yè)帶來(lái)更多收益。湖倉(cāng)一體，又被稱為L(zhǎng)ake House，其出發(fā)點(diǎn)是通過(guò)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)湖的打通和融合，讓數(shù)據(jù)流動(dòng)起來(lái)，湖里的“顯性價(jià)值”數(shù)據(jù)可以流到倉(cāng)里，甚至可以直接被數(shù)倉(cāng)使用;而倉(cāng)里的“隱形價(jià)值”數(shù)據(jù)，也可以流到湖里，低成本長(zhǎng)久保存，供未來(lái)的數(shù)據(jù)挖掘使用。
數(shù)據(jù)平臺(tái)是CRM系統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分。隨著應(yīng)用 CRM 系統(tǒng)的企業(yè)數(shù)量增加，數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)，同時(shí)數(shù)據(jù)類型日益多元化，業(yè)務(wù)需求不斷深化，使得傳統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或者數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)在數(shù)據(jù)處理、計(jì)算及分析能力等方面存在明顯的局限性，出現(xiàn)數(shù)據(jù)處理難、查詢分析響應(yīng)緩慢等問(wèn)題。除此之外，隨著AI在CRM領(lǐng)域應(yīng)用的不斷深入，傳統(tǒng)架構(gòu)在處理AI應(yīng)用中常見(jiàn)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)方面顯得力不從心。
而銷售易基于湖倉(cāng)一體(Lakehouse)的新一代數(shù)據(jù)平臺(tái)能夠有效解決以上問(wèn)題，通過(guò)在多模數(shù)據(jù)整合到統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)、存儲(chǔ)計(jì)算分離、數(shù)據(jù)流-批-交互查詢一體、面向 AI 的數(shù)據(jù)處理和消費(fèi)能力提升等四個(gè)方面的全面升級(jí)，顯著提升了銷售易數(shù)據(jù)平臺(tái)的能力，和NeoBI的易用性。不僅使數(shù)據(jù)分析更加及時(shí)，還能輕松應(yīng)對(duì)復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景，幫助企業(yè)拓展數(shù)據(jù)分析的邊界，深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，釋放企業(yè)數(shù)據(jù)的新動(dòng)能，全方位支撐大中型企業(yè)的復(fù)雜業(yè)務(wù)需求。
下面我們一起通過(guò)四組關(guān)鍵詞，逐個(gè)拆解全新湖倉(cāng)一體數(shù)據(jù)平臺(tái)所帶來(lái)的價(jià)值~
關(guān)鍵詞一：高并發(fā)數(shù)據(jù)查詢更快速
強(qiáng)化一線自主分析能力，全員同時(shí)查詢，分析也能流暢進(jìn)行
? 應(yīng)用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺(tái)時(shí)：
隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展和數(shù)據(jù)量的快速增長(zhǎng)，越來(lái)越多的一線員工需要對(duì)自己權(quán)限范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行自主分析，數(shù)據(jù)分析平臺(tái)不僅要支持精細(xì)化的權(quán)限管理，還必須具備應(yīng)對(duì)多用戶同時(shí)訪問(wèn)的高并發(fā)能力。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺(tái)在面對(duì)大量用戶同時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢時(shí)，往往難以維持穩(wěn)定的性能，導(dǎo)致查詢速度變慢，用戶體驗(yàn)下降。
? 應(yīng)用銷售易“湖倉(cāng)一體”數(shù)據(jù)平臺(tái)后：
銷售易的湖倉(cāng)一體數(shù)據(jù)平臺(tái)通過(guò)優(yōu)化的數(shù)據(jù)架構(gòu)和強(qiáng)大的計(jì)算引擎，能夠在高并發(fā)場(chǎng)景下，仍然提供穩(wěn)定的性能從而快速響應(yīng)。平臺(tái)支持一線員工在其權(quán)限范圍內(nèi)高效地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，即使在面對(duì)大量同時(shí)查詢的情況下，依然能夠保證查詢的準(zhǔn)確性和及時(shí)性，提升決策效率和業(yè)務(wù)響應(yīng)速度。此外，平臺(tái)通過(guò)構(gòu)建數(shù)據(jù)集模型和執(zhí)行離線計(jì)算，進(jìn)一步增強(qiáng)了在高并發(fā)場(chǎng)景下的交互式查詢和深度分析能力，助力實(shí)現(xiàn)高并發(fā)情況下的數(shù)據(jù)流暢分析。
關(guān)鍵詞二：海量數(shù)據(jù)下復(fù)雜分析更快速
高效精準(zhǔn)實(shí)時(shí)計(jì)算，助力復(fù)雜業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析
? 應(yīng)用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺(tái)時(shí)：
隨著大中型企業(yè)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)分析的需求日益復(fù)雜，對(duì)數(shù)據(jù)分析能力提出了更高的要求，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺(tái)在應(yīng)對(duì)這些需求時(shí)由于存儲(chǔ)、計(jì)算一體的架構(gòu)限制、缺乏敏捷、快速?gòu)椥詳U(kuò)縮容的能力，出現(xiàn)計(jì)算速度緩慢、查詢超時(shí)的情況，無(wú)法及時(shí)響應(yīng)企業(yè)的業(yè)務(wù)需求。
? 應(yīng)用銷售易“湖倉(cāng)一體”數(shù)據(jù)平臺(tái)后：
銷售易的湖倉(cāng)一體數(shù)據(jù)平臺(tái)采用云原生架構(gòu)，結(jié)合了數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的雙重優(yōu)勢(shì)，具備強(qiáng)大的計(jì)算能力和優(yōu)化算法，能夠高效、精準(zhǔn)地進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算，應(yīng)對(duì)復(fù)雜的計(jì)算邏輯。同時(shí)平臺(tái)支持流數(shù)據(jù)和批量數(shù)據(jù)的無(wú)縫接入與處理，使數(shù)據(jù)隨時(shí)可用，極大提升了處理速度和查詢效率。而存儲(chǔ)計(jì)算分離的架構(gòu)，可以根據(jù)系統(tǒng)負(fù)載，實(shí)現(xiàn)計(jì)算節(jié)點(diǎn)秒級(jí)的擴(kuò)、縮容，助力企業(yè)及時(shí)做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策。
關(guān)鍵詞三：秒級(jí)數(shù)據(jù)新鮮度
數(shù)據(jù)新鮮度縮短至秒級(jí)，敏捷策略調(diào)整
? 應(yīng)用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺(tái)時(shí)：
及時(shí)獲取準(zhǔn)確的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對(duì)業(yè)務(wù)分析至關(guān)重要，尤其在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈、客戶需求多變、運(yùn)營(yíng)狀況需實(shí)時(shí)監(jiān)控的場(chǎng)景下。然而，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺(tái)在面對(duì)大中型企業(yè)海量數(shù)據(jù)極高的數(shù)據(jù)變化頻率時(shí)，往往無(wú)法滿足實(shí)時(shí)同步的要求，導(dǎo)致無(wú)法應(yīng)用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，導(dǎo)致決策滯后。
? 應(yīng)用銷售易“湖倉(cāng)一體”數(shù)據(jù)平臺(tái)后：
銷售易湖倉(cāng)一體的數(shù)據(jù)平臺(tái)采用先進(jìn)的技術(shù)架構(gòu)，支持萬(wàn)表級(jí)別實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)集成，數(shù)據(jù)新鮮度提升66%，將數(shù)據(jù)新鮮度縮短至秒級(jí)，顯著提升了數(shù)據(jù)的時(shí)效性。同時(shí)，在數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新的基礎(chǔ)上，平臺(tái)通過(guò)高效引擎顯著提升了整體效率，將查詢性能提升200%以上，大幅減少了慢查詢的情況，助力企業(yè)基于實(shí)時(shí)準(zhǔn)確數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策。
關(guān)鍵詞四：AI友好
優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)賦能AI，深化 AI 應(yīng)用
? 應(yīng)用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺(tái)時(shí)：
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺(tái)通常針對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化，對(duì)于AI應(yīng)用中常見(jiàn)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如圖像、視頻、文本)處理能力有限，難以高效處理和分析多樣化、大規(guī)模的復(fù)雜數(shù)據(jù)集。并且機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型，需要快速訪問(wèn)和分析數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺(tái)無(wú)法提供足夠的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理能力，影響AI模型的訓(xùn)練和推理速度。
? 應(yīng)用銷售易“湖倉(cāng)一體”數(shù)據(jù)平臺(tái)后：
銷售易的湖倉(cāng)一體數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)能夠被主流機(jī)器學(xué)習(xí)框架消費(fèi)，以支持機(jī)器學(xué)習(xí)在打分、洞察、深度分析、行為推薦等場(chǎng)景對(duì)數(shù)據(jù)的使用，而且，新的數(shù)據(jù)平臺(tái)將向量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、倒排索引數(shù)據(jù)都整合到了統(tǒng)一的平臺(tái)，通過(guò)統(tǒng)一的引擎為應(yīng)用提供服務(wù)，憑借全面的數(shù)據(jù)檢索、查詢和分析能力，能夠?yàn)榛诖竽Ｐ偷腁I 應(yīng)用提供豐富、準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)支持，推動(dòng)智能化應(yīng)用的落地，提升企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。
銷售易“湖倉(cāng)一體”數(shù)據(jù)平臺(tái)作為 NeoBI 的強(qiáng)大后盾，提供了關(guān)鍵的數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)功能，助力企業(yè)深入理解業(yè)務(wù)動(dòng)態(tài)。借助云原生湖倉(cāng)一體的數(shù)據(jù)處理能力，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理與計(jì)算，滿足了企業(yè)一線業(yè)務(wù)對(duì)實(shí)時(shí)追蹤動(dòng)態(tài)和關(guān)鍵指標(biāo)的需求。同時(shí)，NeoBI 通過(guò)精準(zhǔn)的權(quán)限控制，確保業(yè)務(wù)管理者、一線業(yè)務(wù)用戶、數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)人員都能專注于最重要的數(shù)據(jù)指標(biāo)。依托實(shí)時(shí) BI、嵌入式 BI、人人 BI 等產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)，NeoBI已獲得了眾多企業(yè)的認(rèn)可。
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