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传统数仓难以满足迅速增长的数据分析需求
中国餐饮行业供需两端呈现天然分散态势,如何更好的强化和培养消费者的日常消费选择,早已成为各大餐饮零售企业关注的重点。此外,随着公司快速增长以及近几年互联网带来的数据爆炸式增长,传统的数仓及解决方案已捉襟见肘,特别是在可扩展性、高并发支持、分析性能、开发效率,以及业务覆盖上有很大的局限性,难以满足该某头部餐饮连锁企业在数字化转型背景下的数据管理及分析需求。
技术价值:
• 无缝对接原有BI:通过 MDX 构建语义层,实现多对多模型、MTD、YTD 等,充分发挥预计算优势,实现无缝对接 Excel 以及 Tableau;
• 大幅提升了性能:scale-out 横向拓展架构,实现数倍至 10 倍的性能提升;
• 共有能力的替换:完美实现原有数据仓库及分析功能,实现 SSAS 到 Kyligence 的无缝切换;
• 多级的安全控制:多人多样的项目级/表级/行级/列级权限控制,数据安全性得到有效保障;
• 独有特性的赋能:通过 Kyligence 构建统一数据服务平台,更好支持架构的演变及升级。
业务价值:
• 保留业务使用习惯:通过业务语义层,业务人员无须改变习惯使用的 BI 工具,在业务人员无感知的情况下,完成底层技术的服务升级,升级完成后给业务人员带来 BI 工具更平滑的使用感知;
• 提升数据分析效率:彻底解决之前 OLAP 的性能问题,多维分析实现亚秒级响应,缩短业务数据分析周期,提高决策效率;
• 完整、统一的数据分析服务:统一多维分析平台,支持多用户、高并发的聚合查询,解决之前 OLAP 在明细查询、去重等上的不完善及瓶颈。
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