数据平台的价值：探索3个业务价值和4个技术价值的关键

摘要：本文探讨了数据平台在面对复杂多样的数据需求时容易出现的性能问题，并介绍了高性能的数据查询引擎作为解决性能问题的利器。通过并行处理、分布式计算、数据索引和优化以及内存计算等方式，高性能数据查询引擎提高了数据访问性能。其应用可以避免重新设计技术架构和大量数据迁移，获得了大量数据开发者的喜爱。本文还探讨了数据平台的三个业务价值和四个技术价值，展示了数据平台在提升企业数据分析能力上的重要作用。感兴趣的读者可以深入了解数据平台的实践和应用。

• 数据平台的业务价值‍‍‍‍‍

• 数据平台的技术价值

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数据平台业务价值‍‍‍‍‍

从洞察走向赋能业务创新，形成核心壁垒：数据平台的业务价值

在以客户为中心的时代，数据中台在数字化转型中发挥着重要作用。以数据中台为基础的数据系统成为企业应用的核心，通过数据从企业降本增效、精细化经营等方面为企业带来巨大收益。具体来说，数据平台的业务价值主要包括以下三个层面：

1、以客户为中心，用洞察驱动企业稳健行动：
在以客户为中心的时代，客户的观念和行为正在从根本上改变企业的经营方式以及企业与客户的互动方式。数据平台的核心目标是以客户为中心的持续规模化创新。通过数据中台的建设，数据的应用能力得到极大提升，将海量数据转化为高质量的数据资产，为企业提供更深层的客户洞察。这样就能够为客户提供更具个性化和智能化的产品和服务。举例来说，数据平台汇聚了全渠道的数据，可以在标签管理、营销圈人和效果分析等应用上实现全域的闭环，从而优化对客户全生命周期的理解。此外，以数据平台为基础，通过数据化运营提升客户留存、复购和忠诚度，从而进一步提升企业的竞争力。

2、以数据为基础，支持大规模商业模式创新：
只有依托数据和算法，将海量数据提炼的洞察转化为行动，才能推动大规模的商业创新。数据平台在这方面具有瞩目的能力。另外，数据平台还需要解决信息技术人员与业务人员之间的障碍，将数据变成业务人员可阅读、易理解的内容，进一步支撑商业模式的创新。此外，数据平台提供标准的数据访问能力，简化集成复杂性、促进互操作性，为企业CIO们所青睐。同时，在快速构建服务能力、加快商业创新和提升业务适配等方面，数据平台也将发挥重要作用。

3、盘活全量数据，构筑坚实壁垒以持续领先：
在以客户为中心的时代，只有赢得客户的企业才能保持竞争优势。数据平台的突出优势在于能充分利用内外部数据，打破数据孤岛的现状，打造持续增值的数据资产。在此基础上，数据平台能降低使用数据服务的门槛，繁荣数据服务的生态，实现数据“越用越多”的价值闭环，确保企业持续抓住客户，保持竞争优势。

综上所述，数据平台不仅以客户为中心，用洞察驱动企业稳健行动，还以数据为基础，支持大规模商业模式创新，并通过盘活全量数据，构筑坚实壁垒以持续领先。这些业务价值使得数据平台成为企业数字化转型的核心工具，帮助企业适应市场变化、提高竞争力，并实现可持续发展。

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新一代的数据平台的技术价值

提升数据开发效率‍‍‍‍‍‍‍‍‍

为应对多数据处理需求，以往的以hadoop开源的数据平台需要处理的数据需求主要包含：‍‍‍

1、要保持原来的报表需求，仍需要保持批量离线计算的能力（Hadoop、Oracle RAC）；

2、针对准实时的指标统计和实时推荐，需要实时流式计算的能力（Storm、Spark Streaming、Flink）；

3、针对决策类业务如海量人群的圈人需求和ad-hoc需求，需要即席计算能力（Greenplum、Elasticsearch、Impala）；

4、针对高并发业务场景（如用户画像），需要在线计算能力（MySQL、Redis、Oracle）。

因此，企业需要一个统一的数据中台来满足离线／实时计算需求、各种查询需求（实时查询和ad hoc），同时在将来新数据引擎（更快的计算框架，更快的查询响应）出现时，又不需要重构目前的大数据体系。

当业务需求开发速度大于数据开发速度的时候，数据团队面临双重压力，基于各种开源组件的学习成本高、精通各种组件的人少，数据需求重确开发不出来。为了提升数据开发需求的速度，降低学习成本，新一代的数据平台在以下方面将会有突出的表现

可视化数据开发，低代码的数据开发，数据开发不需要太关注底层的技术，可以懂业务就可以上手开发的数据平台会更加容易被数据团队接受

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不仅在开发的人力成本，时间成本上都比普通传统的大数据平台降低30%，而且加快数据开发速度，从而缓解了业务方和数据团队的矛盾。

云原生的湖仓一体存储架构提升存储效率，降低存储成本

云原生的湖仓一体存储架构，打破了传统的存储边界，以其高效的存储方式，极大地提升了存储效率，同时也降低了存储成本。这种架构具备多个业务价值和技术价值。

湖仓一体的技术可以节省数据存储成本的原因主要有以下几点：

1、数据去重和压缩：湖仓一体的技术可以对数据进行去重和压缩处理，减少数据的冗余存储，从而节省存储空间。在数据湖中，不同应用场景的数据可以被共享和复用，因此重复的数据可以被消除，减少存储需求。

2、数据分区和分桶：湖仓一体的技术可以将数据进行分区和分桶存储，即将数据按照一定的规则进行划分和分组，可以实现更快的查询和访问。同时，分区和分桶也能够提高数据的压缩率，进一步减少存储空间的占用。

3、数据压缩算法：湖仓一体的技术可以采用高效的数据压缩算法，将数据以更紧凑的形式存储，减少存储空间的占用。常用的压缩算法有LZ4、Snappy、Gzip等，它们能够在保证数据的完整性和可读性的前提下，大幅度减少数据的存储空间。

总之，湖仓一体的技术通过数据去重和压缩、数据分区和分桶，以及高效的压缩算法等手段，可以大幅度减少数据的存储需求，从而节省数据存储成本。这种技术的应用可以让企业在面对海量数据时，不仅能够满足存储需求，还能够降低存储设备的购置和维护成本。

轻量级引擎的数据平台，架构简洁、降低运维成本‍

spl\doris、flink等平台组件的相对简单化架构带来了许多益处。首先，这些平台集成了少量的引擎，能够处理多种不同的应用场景，包括流批计算、交互分析、及时查询和在线计算等。这种架构简化了系统的复杂性，降低了开发和维护的成本。

其次，这些平台的简单架构也提高了系统的灵活性。通过整合少量的引擎，这些平台能够适应不同的场景需求，例如实时数据处理、海量数据分析和基于事件的计算等。无论是处理大规模数据还是快速响应用户的查询请求，这些平台都能够提供高效可靠的计算和分析能力。

此外，简化的架构也有助于降低运维的成本。相对于复杂的系统架构，简单的架构更容易理解和管理，降低了系统维护的复杂度。运维团队可以更方便地监控和调整系统性能，提高系统的可用性和稳定性。同时，简单的架构也减少了开发的学习成本和技术门槛，提高了团队的开发效率。

综上所述，spl\doris、flink等平台组件的简化架构有助于提高系统的灵活性和可维护性，并降低了开发和运维的成本。这些平台能够处理多种不同的应用场景，满足企业在流批计算、交互分析、及时查询和在线计算等方面的需求。通过采用这些简化的平台组件和架构，企业可以更轻松地构建和管理数据平台，从而提升业务的竞争力和创新能力。

低成本解决性能问题‍‍‍‍‍

在大数据开发过程中，由于数据量的积累，数据量越来越大的时候会出现两种特别难以处理的性能问题：‍‍‍‍

1、数据访问的慢、交互查询返回慢，架构重构难，扩容成本高。

2、离线跑批慢，需求变动导致需要重新跑批，时间周期长。

使用高性能的数据查询引擎SPL/doris，可以通过以下几个方面解决性能问题：

1、并行处理：高性能的数据查询引擎充分利用并行计算的能力，通过将查询任务分解为多个子任务，并在集群中并行执行，提高查询处理的效率。这种方式可以有效地降低查询的响应时间，同时提高并发查询的吞吐量。

2、分布式计算：高性能的数据查询引擎采用分布式计算模式，将数据分布存储在多个节点上，通过充分利用分布式计算的能力，可以并行处理查询请求，提高查询的性能和吞吐量。这种方式可以实现横向扩展，根据需要增加节点以应对数据量的增长和查询负载的增加。

3、数据索引和优化：高性能的数据查询引擎使用高效的索引结构和查询优化算法，可以快速定位所需数据，减少查询的扫描范围，提高查询的效率。通过合理的索引设计和优化，可以加速复杂多样的查询，并在保证查询结果准确性的同时，提高查询性能。

4、内存计算：高性能的数据查询引擎利用内存进行数据计算和存储，可以大幅度提高查询的速度。将数据加载到内存中，可以避免磁盘IO的性能瓶颈，加快数据的访问速度，进而提高整体的查询性能。

高性能的数据查询引擎在大数据平台中的应用，可以有效地解决性能问题，提高数据访问的速度和效率，受到了很多数据开发者的喜爱。同时，这种解决方案避免了大规模的技术架构调整和数据迁移的复杂性和风险，节省了时间和资源成本。

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