提供企业级数据资产化核心引擎,基于Data on DevOps体系构建。原生支持MySQL、Oracle、Neo4j等8类异构数据源动态集成,通过图形化数据工厂实现低代码ETL流水线设计,集成54类计算函数与10种集合算法。以微服务架构提供数据服务全生命周期管理,实现多源数据统一加工、质量核查与服务透传。
新增引擎需重构架构,业务变化导致技术栈频繁更换,兼容性成本激增
数据加工过程不透明,资产目录缺失,难以评估数据投入产出比。
批量计算引擎无法满足实时分析需求,Kafka流数据与图关系计算支持不足
跨系统数据口径不一,缺失自动化核查机制,决策依赖低质量数据
缺乏统一服务管理平台,相同数据需重复加工,API服务难以沉淀和共享
传统ETL依赖编码,开发调试部署割裂,新需求响应慢,人力成本高企
业务系统分散建设,MySQL/ Oracle /Hive等异构数据源无法统一治理,协作效率低下
任务调度与日志追踪分散,故障定位耗时,影响数据服务SLA
服务化治理中枢统一注册管理API元数据,透传原始服务并记录请求参数、响应耗时及异常堆栈,保障服务可审计可复用
可扩展函数生态预置正则匹配、加解密等54类函数,开放UDF接口自定义业务规则,函数库全局复用,快速响应指标逻辑变更
可视化数据流水线拖拽式动作节点构建ETL作业流,支持Spark批量计算与线程级实时处理,实时预览数据转换链路,降低开发门槛

一套可持续“让企业的数据灵活、快速用起来”的机制:
支持连续的迭代开发,保障业务的稳定访问:通过灰度发布的方式,最小化降低服务更新对使用者的影响,有效保障服务更新过程中使用用户的业务稳定。
少量或无需编码大数据计算开发:通过设置参数或者以创建组合服务、在线编辑器的方式,短短几分钟即可实现服务的创建与部署,并将服务通过服务市场的方式传递推广给众多开发者。
高效、快速、易用的实现业务落地:找到与业务相关的原子服务,直接调用实现业务分析;或者以组合服务的方式,参照推荐方案或自主组合,以极优的操作体验实现业务创新,快速完成业务落地。
降低服务注册与管理的时间需求、技术门槛:支持服务授权与认证对服务进行访问,提供多种技术组件实现对服务的管理。
提供多种技术组件,降低开发成本:提供多种消息组件、缓存组件、ORM组件、脚本初始化,满足用户敏捷开发需求,提升开发效率与系统整体兼容性。
自动化部署,安全高效:提供自动部署和运维能力,解决手工部署效率低、错误率高、升级困难、业务中断、监控定位难等应用运维问题。
完整的应用生命周期管理:分布式应用生命周期管理机制,包括海量应用创建、部署、启动、回滚,扩容和停止下线等。
实现多环境多归属的开放、互通、管控:以云服务总线的方式,协助传统行业开放行业云生态 ,兼容主流同步、异步,一对多广播等消息订阅分发模式 。
严格的鉴权体系,保障服务的归属安全:保证用户每一次分布式调用的稳定与安全。在服务注册、服务订阅以及服务调用等每一个环节,都进行严格的服务鉴权。
精细化的服务安全监控体制:平台提供完善的监控体制,从服务创建到服务的管理,都拥有完整的链路跟踪、心跳监测、状态检测。
提供标准化API,实现内部系统集成:通过API网关提供的规范化、标准化的API接口,快速完成企业内部系统的解耦及前后端分离。同时,复用已有能力,避免重复开发造成的资源浪费。
集团数据质量治理 定义供应商主数据校验规则,调度任务比对ERP与SCM系统数据一致性,异常结果自动生成清洗任务回写业务库
工业设备预测性维护 接入传感器时序数据与维修知识图谱,配置振动频率异常检测函数,实时判定轴承健康状态,自动触发备件采购接口锁定库存
零售精准用户分群 同步电商订单、APP点击流、门店库存,通过UDF函数计算客户价格敏感度,生成购买倾向标签推送至CRM系统,驱动个性化促销策略
金融实时反欺诈风控 整合信用卡交易库、用户行为流、担保关系图谱等,构建行为评分模型流水线,实时调用解密函数解析密文,输出风险等级API供风控系统毫秒级拦截异常交易
服务全生命周期治理API统一注册中心管理协议/版本/策略,调用日志记录请求方IP、参数及毫秒级响应耗时,异常堆栈实时追溯根源
低代码数据工厂拖拽式构建ETL流水线,Spark批量计算与线程实时处理按需切换;作业逻辑可克隆复用至新数据源,指标变更无需重写代码
异构数据原生融合支持MySQL至Elasticsearch等8类引擎直连接入,自动探查元数据结构,消除跨源数据手工抽取,确保订单与行为数据实时关联