Kyligence Copilot - AI 数智助理,以 AI 变革企业经营与管理! 立即了解更多

解决方案

端到端准实时多维分析

传统数据链路中数据时效性差的挑战

随着各行各业对于数据的使用越来越深入,传统数据链路中数据时效性差成为数据赋能业务的一大瓶颈。在一些特定数据应用场景,如银行动账分析(需要在几分钟内追踪个人账户大幅余额变更)、保单动账分析(追踪异常保单赔付)等,更需要数据分析引擎能够及时体现出数据变化后的统计结果。在这样的场景中,如果依然遵循传统 ETL 进行离线数据加工,造成的数据延迟会大大影响业务部门对于异常情况的响应能力。

传统离线数据加工无法达到数据时效性要求,数据变更难以做到准实时同步

· 传统数据库到流式数据的转化链路无法做到对于任务的管理、跟踪、监控

· 传统流式数据计算框架对于开发人员技术要求高,整体开发效率无法跃升

· 传统多维数据库对于数据变更支持较弱,在数据变更频繁的业务场景中,无法发挥作用

端到端、准实时、可变更、可追溯、轻量化

Kyligence 端到端准实时多维分析方案,能够将 OLTP 数据库中的数据变更准实时地同步到多维数据库(OLAP)平台 Kyligence Enterprise,以支持用户进行不同维度,甚至明细级别的分析,并支持高并发。整个方案流程透明,易于使用,集成度高,帮助 IT 人员快速实现对于业务数据库的高效分析。

该方案不仅能够完整落地从一整套数据库(如 Oracle)到 Kyligence Enterprise 的低延时多维分析场景,也支持将方案中的部分过程融入企业现有数据平台,以提升数据开发和分析效率。

·  更轻量地从数据库获取数据变更,并加载至流式数据平台(如 Kafka)

·  更高效地从流式数据平台到实时数据仓库或数据湖平台(如 Hudi)

·  从数据仓库或数据湖实时加载数据至 Kyligence Enterprise,并根据数据变更自动更新 Cube 索引

端到端准实时多维分析方案

一站式轻量同步方案

从传统 OLTP 数据库到多维数据库(OLAP)

分钟级数据延迟

赋能业务用户快速获取最新洞察

多场景、多角度多维分析

支持从明细到聚合的多场景、多角度多维分析

全链路可视化

可管理、可跟踪、可监控、易于排错
即刻体验产品与服务

免费试用 联系我们

添加企微

kyligence
关注我们

kyligence