觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)2.0產(chǎn)品正式發(fā)布：提升10倍數(shù)據(jù)支撐量，5倍計(jì)算性能

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8月2日，由觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)主辦的“2019智能決策峰會”在上海圓滿落幕?；顒蝇F(xiàn)場，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)聯(lián)合創(chuàng)始人&產(chǎn)品研發(fā)負(fù)責(zé)人張進(jìn)重磅發(fā)布了觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)智能分析平臺2.0版本。

據(jù)悉，本次優(yōu)化著重從數(shù)據(jù)量支撐、整體計(jì)算性能、終端響應(yīng)速度等方面展開，從1.0版本的最大支撐數(shù)據(jù)量的單表1億行，到2.0版本的單表10億行；整體計(jì)算性能提升5倍，終端響應(yīng)速度提升2倍。

不同于傳統(tǒng)的報表及BI展示工具，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)智能分析平臺可覆蓋從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策全生命周期，能實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)的接入存儲、整理融合、數(shù)據(jù)可視化、分析協(xié)作再到?jīng)Q策追蹤全鏈條。平臺包含大數(shù)據(jù)平臺、分析平臺、應(yīng)用平臺等三個層級的產(chǎn)品矩陣。會上，張進(jìn)對當(dāng)中用戶備受認(rèn)可的部分功能進(jìn)行了詳細(xì)展開介紹：

離線大數(shù)據(jù)引擎，為海量數(shù)據(jù)而生的先進(jìn)架構(gòu)

離線大數(shù)據(jù)引擎使用了目前大數(shù)據(jù)行業(yè)里先進(jìn)的Spark計(jì)算引擎，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了深度的二次開發(fā)和優(yōu)化，此舉能夠大大提升系統(tǒng)運(yùn)算速度。

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)離線大數(shù)據(jù)引擎

與此同時，針對零售特定的業(yè)務(wù)場景也提供了相應(yīng)的先進(jìn)技術(shù)手段。比如零售場景中經(jīng)常遇到的單店&單品的庫存分析，快照數(shù)據(jù)很容易產(chǎn)生數(shù)據(jù)量急速膨脹的問題。即便可以水平擴(kuò)展來緩解性能壓力，但也不是最優(yōu)的解決方案。于是，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)提供了拉鏈表的壓縮技術(shù)，可以將快照數(shù)據(jù)壓縮至原始數(shù)據(jù)量的1%以內(nèi)，極大的提高了運(yùn)算速度。

智能ETL，撬開隱藏在“冰山”下的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

“洗數(shù)據(jù)”在以往的數(shù)據(jù)分析過程中，往往需要花費(fèi)業(yè)務(wù)人員很多的精力才能完成。假設(shè)是10個小時的分析任務(wù)，那有可能7/8個小時都在“洗數(shù)據(jù)”。這樣不僅耗費(fèi)大量工作時間，而且極易出錯，導(dǎo)致排查也很困難，并難以交接和維護(hù)。

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)的智能ETL將業(yè)務(wù)邏輯處理過程中的每一步都細(xì)化成“原子”級別的操作，可實(shí)時預(yù)覽實(shí)時保存，簡單地拖拽就可以進(jìn)行數(shù)據(jù)加工處理。張進(jìn)認(rèn)為，業(yè)務(wù)知識是企業(yè)非常重要的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，也需要有相應(yīng)的產(chǎn)品與功能承載，所以在智能ETL里面有著文檔化編輯編排界面，可以使得企業(yè)將這樣的業(yè)務(wù)邏輯沉淀在觀遠(yuǎn)智能分析平臺里。

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)智能ETL

用戶行為分析模塊，ToB的產(chǎn)品ToC的運(yùn)營

數(shù)據(jù)分析能產(chǎn)生更大價值的關(guān)鍵在于，是否能夠高頻的被大多數(shù)用戶使用，這比項(xiàng)目上線本身更為重要。觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)智能分析平臺不僅在操作體驗(yàn)上極近貼合用戶的使用習(xí)慣，讓更多不懂IT的業(yè)務(wù)人員也能輕松地用起來；同時，平臺上還內(nèi)置了用戶行為監(jiān)控模塊，誰在用產(chǎn)品、用的頻次如何、他在看什么......所有信息一目了然。

另一方面這也是對數(shù)據(jù)安全的有效保障，有些用戶頻繁將數(shù)據(jù)導(dǎo)出、或者惡意刪除等，這些存在安全隱患的用戶行為都將被監(jiān)控并及時反饋。同時，一些細(xì)節(jié)的功能有沒有滿足用戶的業(yè)務(wù)需要，某些功能特性是否傳達(dá)地不夠明確——觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)也在通過這種用戶行為分析，反向指導(dǎo)自身的產(chǎn)品設(shè)計(jì)，持續(xù)創(chuàng)新迭代出更好的智能數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品。

在打造企業(yè)級數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品的路上，從不乏銳意進(jìn)取者。一路走來，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)以“讓決策更智能”為使命篤定前行，在AI+BI的縱深領(lǐng)域不斷探索實(shí)踐，與企業(yè)客戶共同進(jìn)化。張進(jìn)對此表示：觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)的產(chǎn)品理念是用戶至上、敏捷創(chuàng)新、工匠精神，并始終專注于打造真正為用戶、為企業(yè)帶來價值的產(chǎn)品。

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