Etu Data Lake 打造企業的資料湖泊

整合資料孤島 還原商業全貌

 

 

協助企業實現彈性的資料探勘和處理

 

Etu Data Lake 整合企業各部門異質資料庫,及半結構/非結構化資料源,解決大量資料處理和歷史資料儲存的問題,毋需經過特殊的處理,先進行資料收集,做為企業資料庫整合的儲存平台,並讓應用層的資料轉換和取用更加便捷。

 

圖 1. Etu Data Lake 運作架構

 

 

金融業

 

金融業

Etu Data Lake 從數據建構智慧金融,整合客戶資料、跨通路銷售資料、法規和聯徵資料、第三方支付等多結構化資料,讓使用者運用熟悉的 SQL 語法,即能輕鬆查詢分析,更敏捷的產生商業決策。

製造業

 

製造業

Etu Data Lake 協助高科技製造業將所有機台資料和生產資料集中儲存與處理,有效解決大量資料即時接收、資料分散與格式多元的整合問題,回應製造業自動化生產,和生產良率的控制問題。

零售業

 

零售業

Etu Data Lake 協助企業擷取消費者在不同通路、不同裝置、不同使用情境的數位行為,並整合既有的客戶資料和交易資料,有效分析消費者的行為模式、商品預測和回購評估,累積商業智能,強化會員經營。

 

 

 

硬體成本低、易擴展,可無縫接軌前端應用系統

 

快速處理大量資料集,實現彈性的資料探勘和再利用

 

擴展現有資料分析系統,支援多資料格式和分析工具

 

 

Etu Data Lake 常見使用情境

 

情境一:整合多資料源和異質資料

考量資料倉儲的有限容量和費用成本,常見最多存放一年的資料,當需要分析更長時間的資料時,Etu Data Lake 資料整理完後可透過 ETL 送到 RDB;長期而大量資料則從 Etu Data Lake 抓取。

 

情境二:歷史資料歸檔與運用

大量的歷史交易紀錄,因分析需求或法規規定 (如金融法規),需要經常性備份和定期歸檔,且必須能被靈活的查詢應用,做為長期趨勢分析和規劃的基礎,或因應監管機關的查詢。將這些不常被變更的大量歷史資料,移至 Etu Data Lake 儲存,當這些資料需要被使用時,利用資料庫 Connector 建立通道,Etu Data Lake 的資料即可視為資料庫本地資料般操作 (使用 External Table)。企業客戶使用熟悉的 SQL 語法,就可以對 Etu Data Lake 中的資料作查詢與分析,這些操作會直接使用 Etu Data Lake 平行運算的能力,只需耗用非常少量的資料庫的運算資源,就能完成查詢和分析。

 

情境三:商業問題的資料探勘和再運用

Etu Data Lake 做為一個資料探勘平台,收納各種來源的資料,有效補充「資料倉儲是有目的後才能設計,而當下不知道目的或模型如何設計」(Schema-on-Write) 的不足。Etu Data Lake 協助企業在日後對資料做模型分析 (Data Modeling)、探索資料 (Discovery; Schema-on-Read),做到商業問題的資料探勘和再運用。

 

 

Etu Data Lake 服務說明

 

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