聚焦研发场景,覆盖数据全链路开发及管理流程+ 查看更多
聚焦研发场景,覆盖数据
全链路开发及管理流程
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大数据开发的整个链路上,在各个环节都会出现各种严峻的问题,阻碍数据正确且高效地发挥价值,对数据团队提出严峻挑战
方案概述
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1)指标统一管理+ 查看更多
1)指标统一管理
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在指标系统完成基于审批流程的指标规范化定义,严格定义指标规范,规避指标二义性;支持和其它产品联动影响和展示,产品如模型设计中心、数据地图、数据服务、有数BI等
2)海量数据传输+ 查看更多
2)海量数据传输
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可通过数据传输产品完成丰富数据源之间的互相传输;底层采用Spark技术引擎,Spark的分布式能力可以很好的支持大数据量的数据传输;支持场景数据源的流控
3)模型设计及评估+ 查看更多
3)模型设计及评估
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在模型设计中心完成数仓主题域或分层的设计,通过工单审批方式,完成数据模型的设计、修改。在设计过程中完成模型核心属性落地,同时提供相关核心指标来引导数据建设
4)开发/线上模式+ 查看更多
4)开发/线上模式
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对于数据开发而言,提供开发模式和线上模式,来实现代码隔离,保障开发工作不直接影响线上任务,支持多版本控制;支持测试功能,实现数据和yarn资源隔离
5)数据质量控制+ 查看更多
5)数据质量控制
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提供离线开发的提交上线的CI/CD流程控制能力,包括代码扫描、形态探查、数据比对、节点测试检测、产出影响检测、质量监控规则配置检测等;支持工单审批
6)数据服务能力+ 查看更多
6)数据服务能力
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在数据服务中可实现API对外提供数据服务能力,可对下游应用屏蔽数据源细节;通过向导模式和SQL模式,快速完成API自动构建;API支持降级限流熔断等功能
真实客户 真实结果
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