数据集成技术发展趋势与柏睿数据Rapids Fusion的创新实践


balala
巴拉拉 2023-06-02 22:32:00 66273
分类专栏: 资讯
导语


在当今快节奏的数字环境中,企业越来越依赖通过数据来推动其决策过程、增强客户体验,以通过预测变化将不确定性转化为创新动力,在市场中保持竞争力。目前,高效集成多源异构数据已成为各种规模的行业组织、企业在建设数字基础设施过程中重点关注的能力之一。本文将深入探讨影响全球企业未来发展的数据集成技术趋势,以及柏睿数据Rapids Fusion在数据集成方面的创新实践。

 

2023年主要数据集成技术趋势

 

数据集成技术的快速发展正在塑造企业IT应用的未来,以下数据集成趋势正在对组织收集、存储、管理和分析数据的方式产生重大影响,企业和服务商也在积极跟上这些变革的最新趋势。

 

1、人工智能和机器学习

 

数据集成工具越来越多地利用 AI 和 ML 算法来自动化和优化数据转换、提取和集成过程。

 

2、基于云的集成

 

将数据和应用程序迁移到云端的数据集成解决方案,有利于助力企业方便、安全地实现跨多种云的数据集成。

 

3、混合集成和多云集成

 

使企业能够结合多个云提供商和本地数据存储的优势,同时保持集中的数据访问和控制,从而实现无缝集成多个来源的数据。能够充分支撑现代数据集成项目所需的可扩展性、灵活性和安全性,并推动不同团队和系统之间更好的协作。

 

4、数据湖集成

 

数据湖能够存储来自多个数据源的大量原始数据,将数据湖与其他数据源集成可确保组织,能够有效地分析数据并从中获得洞察力。

 

5、数据虚拟化和API驱动的集成

 

创建虚拟数据版本,允许用户访问和分析来自各种来源的数据,而无需物理传输数据;以及通过API(应用程序编程接口),能够简化数据集成流程,降低集成项目的复杂性,并创建更灵活的架构。

 

6、iPaaS(集成平台即服务)和低代码/无代码集成

 

利用预建的集成模板和连接器,提供可扩展、经济高效的方式来集成不同系统和应用程序的数据;同时一些数据集成平台正在转向低代码或无代码解决方案,使用户能够以最少的编码经验集成数据源。

 

7、实时数据集成和流数据技术应用

 

企业越来越需要实时性的数据集成,实时数据集成工具能够在生成数据时集成数据,同时使系统之间的数据持续流动,满足企业对实时数据处理和分析的需求,助力企业更快地分析最新的数据并做出数据驱动的决策。

 

8、物联网数据集成和边缘计算发展

 

随着物联网等终端设备正产生大量需要集成和分析的数据,采用边缘计算能够将网络边缘生成的数据与其他数据源就近进行数据集成,以实现更准确、更高效的分析决策。

 

9、数据编织(Data Fabric)和元数据管理

 

数据编织是一种运用各种类型的元数据来观察、分析和推荐数据管理解决方案的数据管理设计方式;适当的元数据管理可确保更轻松地发现、理解和治理数据。二者结合能够简化跨各种来源、格式和位置的数据管理和集成流程,促进技能较低的全民开发人员在集成和建模过程中变得更加灵活。

 

10、自助集成

 

为加速数据集成项目并使过程民主化,开发和利用自助集成工具,使非技术用户能够轻松连接和集成各种数据源。

 

柏睿数据打造Rapids Fusion数据集成优化解决方案

 

在数据管理方面拥有十余年实践经验的柏睿数据研发团队,持续开发和优化Rapids Fusion产品,为企业提供适配各行业多元业务场景的数据集成优化解决方案。

 

Rapids Fusion集成统一元数据管理Meta,动态数据集成Flow & Transformer和统一访问虚拟平台Virtual House,能够实现组件化管理、智能自动部署,帮助用户构建自动化智能辅助决策系统。Rapids Fusion包括如下产品核心模块:

 

图片

 

01
Flow:实时流数据处理和分析模块 

 

通过低代码方式协助数据工程师编排满足业务场景需要的复杂数据处理管线(Pipeline),助力企业将20+不同来源的结构化、半结构化和非结构化数据进行实时处理转换,并利用用户提供的分析指令实时运算,提供近乎实时的分析结论。Flow产品本身具备对MQTT协议支持的能力,更为适合在边缘运算和去中心化的系统架构中进行部署和应用

 

02
Transformer:流批结合的ELT模块 

 

为数据工程师提供高性能的多样化数据同步手段,帮助用户把不同类型、不同来源的数据,以不同方式精准同步到目标平台,让用户在同步时效性和吞吐性能之间实现最佳平衡。随着Transformer模块的持续开发,结合柏睿一体化流湖仓(Rapids Lakehouse)产品,将帮助用户实现数据集成的运营战略。

 

03
Meta:统一元数据管理的模块

 

利用ML和AI的技术进行主动管理,在企业把不同来源、不同性质、不同结构的数据集成一起后,Meta产品让企业始终保持对整合后的海量数据持续跟踪,保持对底层数据来龙去脉、演变规矩和数据质量等数据治理目标的把控。让整合后的数据在急速膨胀的时候仍然被井井有条地得到管理。Meta提供的血缘管理、术语/标签支持、数据质量、业务术语在整个湖仓范围内实现了高效的数据治理,有效保证湖仓数据的合规性并提供数据管治能力。

 

实践收益

 

当前智慧城市建设进入深水区,社区作为城市治理的基本单元,也需精细化治理。但基层数据类型多、体量大、管控难,其集成依然是一个难点,如何准确、及时、全面地获取精细、好用的数据,已成为地方政府开展基层数据治理的核心诉求。

 

柏睿数据与北京香河园街道联合打造智慧政务数据通解决方案,采用柏睿数据自研的数据集成技术、云计算和人工智能等技术,为基层政府提供精细化数据治理工具。实现批量化、自动化、智能化处理融合数据,助力街乡快速建立标准统一、全面、精细的人口库,实现“统一制表、统一采集、统一管理”,一套基层数据台账支撑多层级、多维度的工作应用,做到数据向上向下报送和实时观测,以数字化治理助力精细化管理,推动网格化、数字化的城市管理模式向全周期、全智能的城市治理新模式转变,切实为基层治理工作减负。 

 

结语

 

数据集成趋势的不断变化,也反应了当前数据驱动型企业日益增长且复杂的数据需求。而通过借助柏睿数据这样在数据集成领域深耕多年的服务商,各行业中力求增强其数据管理策略的企业,能够更加从容、自信地应对瞬息万变的数字环境,并在其中保持业务增长、业务创新和可持续的竞争力。

 

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