大數(shù)據(jù)又稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無(wú)法透過(guò)目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。從某種程度上說(shuō)，大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析的前沿技術(shù)。簡(jiǎn)言之，從各種類型的數(shù)據(jù)中，快速獲得有價(jià)值信息的能力，就是大數(shù)據(jù)技術(shù)。

IDC報(bào)告顯示，2025年全球數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量將達(dá)到163ZB(相當(dāng)于16萬(wàn)多億GB)，到2030年將達(dá)到2500ZB。在過(guò)去幾年，全球的數(shù)據(jù)量以每年40%以上的速度增長(zhǎng)，在未來(lái)這個(gè)速度會(huì)更快。

浪擎DataOne數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的機(jī)遇

數(shù)據(jù)融合是解決跨平臺(tái)應(yīng)用、協(xié)作、共享的有效手段，如果缺少統(tǒng)籌規(guī)劃，注重單次數(shù)據(jù)交互的結(jié)果，會(huì)忽略數(shù)據(jù)融合平臺(tái)的兼容性和拓展性，出現(xiàn)以下問(wèn)題：

急用先行：煙囪式建設(shè)思路，互相之間不連通，資源無(wú)法根據(jù)業(yè)務(wù)的變化實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)調(diào)整，利用率很低；

無(wú)法復(fù)制：平臺(tái)、腳本無(wú)法復(fù)用，多條數(shù)據(jù)鏈路錯(cuò)綜復(fù)雜；

難以擴(kuò)展：資源難以整合，不同的項(xiàng)目需要重復(fù)建設(shè)，實(shí)施過(guò)程長(zhǎng)，難以長(zhǎng)期拓展。市面上的傳統(tǒng)工具ETL有許多的不足之處，無(wú)法支撐大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下的數(shù)據(jù)融合，存在許多問(wèn)題需要解決：

持續(xù)投入高：開(kāi)發(fā)、維護(hù)、拓展、升級(jí)各個(gè)環(huán)節(jié)均需要人員和資金的持續(xù)投入；

經(jīng)驗(yàn)難以持續(xù)：?jiǎn)螜C(jī)架構(gòu)的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)無(wú)法延續(xù)到分布式架構(gòu)，缺少對(duì)大數(shù)據(jù)量的支持能力；

開(kāi)發(fā)維護(hù)量大：從平臺(tái)開(kāi)發(fā)到日常的管理運(yùn)營(yíng)，依然存在大量的腳本開(kāi)發(fā)工作；

風(fēng)險(xiǎn)因素多：人員變更、數(shù)據(jù)源變化、數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)均會(huì)帶來(lái)一定的風(fēng)險(xiǎn)；

適用性不高：對(duì)個(gè)人技術(shù)能力依賴性強(qiáng)，高可用性不佳，缺少時(shí)間和經(jīng)驗(yàn)的驗(yàn)證；

實(shí)時(shí)性差：不具備實(shí)時(shí)性，難以進(jìn)行相關(guān)改造。

這些問(wèn)題不僅造成了用戶在使用方面的困擾，也使得企業(yè)無(wú)法很好統(tǒng)籌自己的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，數(shù)據(jù)成為了各個(gè)企業(yè)最為寶貴的財(cái)富，如何把數(shù)據(jù)完整、高效的進(jìn)行匯聚融合成為了DataOne需要攻克的難題。DataOne采用分布式和并行架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)所有數(shù)據(jù)的融合和共享交換，靈活地連接所有數(shù)據(jù)源，實(shí)現(xiàn)真正的隨心所變。

浪擎DataOne數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)三大功能：

數(shù)據(jù)匯聚：

將不同來(lái)源、不同特性的數(shù)據(jù)在邏輯上和物理上有機(jī)地集中，從而為企業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)提供全面的數(shù)據(jù)共享。通過(guò)浪擎DataOne數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)解決企業(yè)數(shù)據(jù)一致性和數(shù)據(jù)可靠傳輸問(wèn)題，打破企業(yè)信息孤島，建立企業(yè)數(shù)據(jù)中心，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享發(fā)布應(yīng)用。

數(shù)據(jù)遷移：

數(shù)據(jù)遷移工具主要是為了幫助企業(yè)解決在進(jìn)行數(shù)據(jù)“搬家”時(shí)遇到的問(wèn)題，浪擎DataOne數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)支持多源異構(gòu)數(shù)據(jù)兼容，支持多種數(shù)據(jù)源，在遷移過(guò)程中無(wú)需停機(jī)。性能方面采用分布式架構(gòu)，進(jìn)行多線程處理；并且擁有完善的數(shù)據(jù)管理、清理、校驗(yàn)功能，全流程可視化管理。

數(shù)據(jù)脫敏：

數(shù)據(jù)脫敏主要應(yīng)用于涉密數(shù)據(jù)，如黨政機(jī)關(guān)、金融醫(yī)療體系等，浪擎DataOne數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)能夠?qū)ι婷軘?shù)據(jù)進(jìn)行個(gè)性化脫敏腳本編寫(xiě)，對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度的脫敏操作，如關(guān)鍵詞替代、隱藏敏感詞匯、數(shù)字置換等。并且對(duì)脫敏全流程進(jìn)行加密處理，確保源數(shù)據(jù)的安全保密。

浪擎DataOne數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)應(yīng)用場(chǎng)景：

1、主流數(shù)據(jù)庫(kù)同構(gòu)數(shù)據(jù)遷移:

DataOne產(chǎn)品支持對(duì)Oracle、SQL Server、MySQL等主流數(shù)據(jù)庫(kù)的同構(gòu)數(shù)據(jù)遷移，可以針對(duì)相同數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行不同版本以及不同庫(kù)之間的數(shù)據(jù)遷移，可以將多個(gè)數(shù)據(jù)源分散的數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚整合，進(jìn)行相關(guān)業(yè)務(wù)匯總以及數(shù)據(jù)分析。

2、信創(chuàng)環(huán)境異構(gòu)數(shù)據(jù)遷移:

產(chǎn)品更多的應(yīng)用場(chǎng)景是針對(duì)非國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)Oracle、SQL Server、MySQL向國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)達(dá)夢(mèng)、人大金倉(cāng)的數(shù)據(jù)同步。信創(chuàng)數(shù)據(jù)部署在不同的信創(chuàng)CPU、不同的信創(chuàng)操作系統(tǒng)中，因此存在環(huán)境上的多重異構(gòu)。針對(duì)信創(chuàng)的復(fù)雜遷移場(chǎng)景，DataOne產(chǎn)品進(jìn)行了對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品適配工作，能夠保障將數(shù)據(jù)遷移到任何搭配起來(lái)的不同信創(chuàng)環(huán)境中。針對(duì)非國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)與國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)之間的數(shù)據(jù)字段的差異，設(shè)置了字段的自動(dòng)匹配規(guī)則mapping，能夠保障同步到國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)正常可使用。

3、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)遷移:

DataOne支持針對(duì)源業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)應(yīng)文件系統(tǒng)的遷移，保障數(shù)據(jù)遷移完成后，整體業(yè)務(wù)便捷可用，解決了傳統(tǒng)只遷移完成數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)，對(duì)應(yīng)文件無(wú)法及時(shí)遷移所面臨的業(yè)務(wù)不可用的情況。支持非結(jié)構(gòu)化文件源的文件遷移任務(wù)。

4、數(shù)據(jù)匯聚入湖

針對(duì)大型企業(yè)、大數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)各種各樣原始數(shù)據(jù)的大型倉(cāng)庫(kù)，其中的數(shù)據(jù)可供存儲(chǔ)、處理、分析及傳輸。利用DataOne產(chǎn)品統(tǒng)一接入各類數(shù)據(jù)資源、融合數(shù)據(jù)孤島，基于Kafka Connect的技術(shù)特點(diǎn)，能夠非常便捷的對(duì)數(shù)據(jù)源進(jìn)行管理，將多源分散的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)一進(jìn)行匯聚入湖。適配安全網(wǎng)絡(luò)隔離架構(gòu)，自動(dòng)完成跨網(wǎng)的數(shù)據(jù)采集、中轉(zhuǎn)與處理。將數(shù)據(jù)匯聚集中管理以及分析采集使用，數(shù)據(jù)湖結(jié)合數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，幫助企業(yè)構(gòu)建優(yōu)化后的運(yùn)營(yíng)模型、預(yù)測(cè)分析等。

5、數(shù)據(jù)的清洗與治理

除了滿足針對(duì)同構(gòu)、異構(gòu)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)遷移任務(wù)外，DataOne產(chǎn)品能夠針對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗治理。根據(jù)業(yè)務(wù)需求，在執(zhí)行數(shù)據(jù)任務(wù)過(guò)程中進(jìn)行相應(yīng)數(shù)據(jù)處理設(shè)置，幫助用戶零開(kāi)發(fā)完成自定義表名、字段名稱，過(guò)濾、替換數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)清洗功能。同時(shí)提供高級(jí)清洗選型，提供清洗腳本模板，供用戶根據(jù)自身需求自定義設(shè)置清洗規(guī)則，完成對(duì)源數(shù)據(jù)的處理，將數(shù)據(jù)處理完成后可以進(jìn)行對(duì)應(yīng)業(yè)務(wù)的分析處理。

6、數(shù)據(jù)集成上云：

將不同業(yè)務(wù)環(huán)境上的結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)匯聚、集成、整理至DataOne數(shù)據(jù)交換平臺(tái)。DataOne批量采集數(shù)據(jù)后實(shí)時(shí)同步、批量加載數(shù)據(jù)， 統(tǒng)一存儲(chǔ)上云至大數(shù)據(jù)中心。大數(shù)據(jù)中心為業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)支撐。

浪擎DataOne數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的價(jià)值：

浪擎DataOne數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)是數(shù)據(jù)遷移、集成、融合與共享管理平臺(tái)。在信息化建設(shè)過(guò)程中，由于業(yè)務(wù)系統(tǒng)逐年分批建設(shè)，致使存在諸多煙囪形態(tài)與數(shù)據(jù)孤島，不同業(yè)務(wù)之間不連通，數(shù)據(jù)無(wú)法整合利用。同時(shí)在數(shù)據(jù)時(shí)代，經(jīng)營(yíng)或決策都要求數(shù)據(jù)能被快速共享與整合，從而為決策提供數(shù)據(jù)支撐。DataOne為解決數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題，構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái)與共享發(fā)布服務(wù)，提供多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的遷移、匯聚與融合技術(shù)實(shí)現(xiàn)方案，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的流動(dòng)，釋放數(shù)據(jù)的價(jià)值。

免責(zé)聲明：市場(chǎng)有風(fēng)險(xiǎn)，選擇需謹(jǐn)慎！此文僅供參考，不作買(mǎi)賣(mài)依據(jù)。