“上云用数赋智”时代,数据湖怎么挖?

随着大数据技术日益成熟,企业对经营管理风险防控、可视化监控、预测性分析和精细化管理提出了更高的要求。

企业需要打破不同业务领域之间的壁垒,真正做到数据和业务流程的融会贯通,进一步挖掘数据价值,提升企业综合决策的能力,提高企业工作和管理效率。

数字经济时代,应用程序在不断地产生并储存大量数据,而这些数据却无法及时被其他程序使用,导致“数据孤岛”产生。

而企业越来越看重“大数据”的价值,因此便积极寻求数据存储、数据分析,以及保障数据安全的办法。

数据五花八门,又多又杂,怎么存呢?

索性挖个大坑吧!

这就是数据湖的原型。

简而言之,数据湖就像一个“大水坑”,是一种把各类异构数据进行集中存储的架构。

在数据湖出现之前,为了更有效率的记事和工作,出现的是“数据库”。数据库的核心是满足快速的增删改查,应对联机事务。

日子久了,人们发现,库里的数据越来越多了,不光要支持联机业务,还有分析的价值。

但是,传统数据库要满足频繁、快速的读写需求,并不适合这种以读取大量数据为特征的分析业务。

于是,人们在现有的数据库基础上,对数据进行加工。这个加工过程,被称为:“ETL”抽取Extract、清洗转换Transform、加载Load

经过这三步,数据仓库就建好了。

数据仓库主要是为了数据分析用途,比如用于BI、出报表、做经营分析等等。

在“上云用数赋智”时代,如何对海量的数据进行精准的整理、合并、转换、搬运,是当下企业面临的巨大挑战。

单纯依靠人力,对数据进行精准采集和对海量的数据整理、合并、转换、搬运,需要耗费大量人力和时间成本,而且还不能保证操作过程100%的准确。

金智维RPA可以模拟人工,自动执行跨系统、重复性、大规模的数据采集、整理、搬运任务,保证效率的同时还可做到100%的精准无误,帮助企业节省人力成本。

不仅如此,金智维RPA还可以实现操作过程可追溯,便于企业对数据可追溯性、数据全生命周期和数据安全等方面进行管理,帮助企业更高效、更有效地在可靠数据的支持下做出更好的数据驱动决策

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