【产品能力】Dataphin功能大图(二):集成——如何将业务系统的数据抽取汇聚到数据中台

本文涉及的产品
智能数据建设与治理Dataphin,200数据处理单元
数据可视化DataV,5个大屏 1个月
可视分析地图(DataV-Atlas),3 个项目,100M 存储空间
简介: 数据集成是简单高效的数据同步平台,致力于提供具有强大的数据预处理能力、丰富的异构数据源之间数据高速稳定的同步能力,为数据中台的建设打好坚实的数据基座。

-更多数智化转型、数据中台内容请加入阿里云数据中台交流群以及官方微信(文末扫描二维码)

-阿里云数据中台官网 https://dp.alibaba.com/index




数据中台是当下大数据领域最前沿的数据建设体系, 它并不是从零开始, 无中生有的。数据中台是传统的数据仓库的一种升级, 是数据采集、建设、管理与使用的一整套体系。                Dataphin是一个构建数据中台的强大工具, 数据集成是Dataphin的组成部分,负责数据“采”、“建”、“管”“用”中的采集部分。数据集成是简单高效的数据同步平台,致力于提供具有强大的数据预处理能力、丰富的异构数据源之间数据高速稳定的同步能力,为数据中台的建设打好坚实的数据基座。

(Dataphin:面向各行各业大数据建设、管理及应用诉求,一站式提供从数据接入到数据消费全链路的智能数据构建与管理的大数据能力,包括产品、技术和方法论等,助力打造标准统一、融会贯通、资产化、服务化、闭环自优化的智能数据体系,以驱动创新。详细了解:https://dp.alibaba.com/product/dataphin)

21.png

数据集成定位

数据集成是数据中台建设中最基础的工作,将不同系统的数据相互打通,实现数据自由离线或实时流动

面对各行各业对大数据越来越多的应用,对数据集成也有了更多的诉求。包括:能够简单高效的配置大量数据表的同步任务;能够集成多种异构数据源;能够实现对数据源的数据进行轻度预处理;能够实现数据同步任务的调优(例如容错,限速,并发)等。Dataphin的数据集成模块主要面向企业数据开发人员,以组件拖拉拽的形式,帮助企业高效构建大数据流通管道,从而将各种烟囱状态的数据汇聚到数据中台


22.png

数据集成能力

数据集成旨在为用户构建简单高效、安全可靠的数据同步平台:

  • 支持通过整库迁移(快速生成批量同步任务)和一键生成目标表的方式,提高数据集成的效率。
  • 支持流程和转换组件,实现数据源的数据预处理(例如清洗、转换、字段脱敏、计算、合并、分发、过滤等)能力。
  • 支持丰富的异构数据源,实现数据源之间数据高速稳定的同步能力。
  • 支持Dev-Prod和Basic的开发模式,您可以根据业务场景进行灵活选择开发模式。
  • 支持将Dataphin中创建的逻辑表快速地同步到目标库。
  • 用户可自定义系统尚未支持的数据源组件,以满足不同业务场景数据同步的需求。


23.png

数据集成场景关注要点

24.png

- 易用性

用户进行数据中台建设时,需要集成的表的数量往往很多,需要进行大量重复的繁琐配置工作。

Dataphin的数据集成通过高效的拖拽式操作,自动化一键自动建表、组件复制和整体管道配置复制,批量化的整库迁移等操作可大大提高系统的易用性及操作效率。

Dataphin的数据集成的画布数据的输入、转换、输出组件、采集工作流、采集任务等可视化功能,使管理员直观的掌握数据采集情况。

Dataphin的数据集成在任务搭建过程中支持同步任务试运行、度量查看、数据预览,方便用户进行数据集成任务的调试。

- 多源异构的数据同步能力

在企业信息化建设过程中,由于各业务系统建设和实施数据管理系统的阶段性、技术性以及其它经济和人为因素等因素影响,导致企业在发展过程中积累了大量采用不同存储方式的业务数据,包括采用的数据管理系统也大不相同,从简单的文件数据库到复杂的网络数据库,它们构成了企业的异构数据源。

在数据中台的建设中,需要支持各种异构数据源的数据集成,Dataphin的数据集成可支持30+种数据源的支持,同时可自定义数据源进行灵活接入。

- 数据预处理、同步配置能力

在数据集成过程中,来源端数据会有轻度预处理诉求,比如敏感数据加密、数据过滤、分库分表数据合并、追 加字等。也会有各式各样同步配置诉求,如容错,限速,并发,同步过程调试等。

Dataphin的数据集成支持数据清洗转换能力,提供字段计算、合并、分发、过滤、字段脱敏等组件或函数,支持容错配置、并发配置、限速配置等。


以上就是Dataphin的核心功能数据集成的介绍, 希望能帮助您更好地使用Dataphin数据集成功能。

了解产品更多内容可以戳入:https://dp.alibaba.com/product/dataphin




数据中台是企业数智化的必经之路,阿里巴巴认为数据中台是集方法论、工具、组织于一体的,“快”、“准”、“全”、“统”、“通”的智能大数据体系。

目前正通过阿里云对外输出系列解决方案,包括通用数据中台解决方案零售数据中台解决方案金融数据中台解决方案互联网数据中台解决方案政务数据中台解决方案等细分场景。

其中阿里云数据中台产品矩阵是以Dataphin为基座,以Quick系列为业务场景化切入,包括:

官方站点:

数据中台官网 https://dp.alibaba.com

钉钉沟通群和微信公众号

未标题-1.png

相关实践学习
阿里云百炼xAnalyticDB PostgreSQL构建AIGC应用
通过该实验体验在阿里云百炼中构建企业专属知识库构建及应用全流程。同时体验使用ADB-PG向量检索引擎提供专属安全存储,保障企业数据隐私安全。
AnalyticDB PostgreSQL 企业智能数据中台:一站式管理数据服务资产
企业在数据仓库之上可构建丰富的数据服务用以支持数据应用及业务场景;ADB PG推出全新企业智能数据平台,用以帮助用户一站式的管理企业数据服务资产,包括创建, 管理,探索, 监控等; 助力企业在现有平台之上快速构建起数据服务资产体系
相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 敏捷开发 存储
数据飞轮:激活数据中台的数据驱动引擎
数据飞轮:激活数据中台的数据驱动引擎
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
唤醒数据中台潜力:加速数据飞轮转动,实现数据驱动的秘籍
本文探讨了如何通过数据飞轮激活数据中台的潜力,实现数据驱动的创新。文章分析了数据中台面临的挑战,如数据孤岛和工具复杂性,并提出了建立统一数据治理架构、引入自动化数据管道和强化数据与业务融合等策略。通过实际案例和技术示例,展示了如何利用数据飞轮实现业务增长,强调了数据可视化和文化建设的重要性。旨在帮助企业充分挖掘数据价值,提升决策效率。
63 1
唤醒数据中台潜力:加速数据飞轮转动,实现数据驱动的秘籍
|
1月前
|
运维 数据处理 调度
Dataphin功能Tips系列(30)-限流配置
某大型电商平台在每天的凌晨时段需要进行大量的数据处理任务,比如订单处理、库存同步、用户行为分析等。此外,平台还需要定期进行历史数据的补数据工作,以确保数据完整性和一致性。在进行补数据时,如果需要补的历史时间周期比较长,这些批处理任务会消耗大量的计算资源,导致批处理任务(如订单处理、库存同步)响应变慢甚至超时失败,这是我们应该怎么保障每天的批处理任务(订单处理、库存同步)的按时产出?
|
1月前
Dataphin功能Tips系列(27)-排他编辑锁
在实际开发中,为了避免多人同时编辑同一份代码而导致的问题,通常会采用锁机制来保护代码。然而,普通的锁机制有时并不能完全阻止其他开发人员在编辑时抢占锁,这使得用户可互相覆盖锁定状态,在dataphin中如何解决这一问题?
Dataphin功能Tips系列(27)-排他编辑锁
|
2月前
|
消息中间件 Kafka 搜索推荐
|
2月前
|
存储 机器学习/深度学习 数据管理
数据技术的进化史:从数据仓库到数据中台再到数据飞轮
数据技术的进化史:从数据仓库到数据中台再到数据飞轮
|
2月前
|
调度 存储 数据库
|
2月前
|
机器学习/深度学习 消息中间件 搜索推荐
【数据飞轮】驱动业务增长的高效引擎 —从数据仓库到数据中台的技术进化与实战
在数据驱动时代,企业逐渐从数据仓库过渡到数据中台,并进一步发展为数据飞轮。本文详细介绍了这一演进路径,涵盖数据仓库的基础存储与查询、数据中台的集成与实时决策,以及数据飞轮的自动化增长机制。通过代码示例展示如何在实际业务中运用数据技术,实现数据的最大价值,推动业务持续优化与增长。
77 4
|
2月前
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 算法
从数据中台到数据飞轮:企业升级的必然之路
在探讨是否需从数据中台升级至数据飞轮前,我们应先理解两者之间的关系。数据中台作为数据集成、清洗及治理的强大平台,是数据飞轮的基础;而要实现数据飞轮,则需进一步增强数据自动化处理与智能化利用能力。借助机器学习与人工智能技术,“转动”数据并创建反馈机制,使数据在循环中不断优化,如改进产品推荐系统,进而形成数据飞轮。此外,为了适应市场变化,企业还需提高数据基础设施的敏捷性和灵活性,这可通过采用微服务架构和云计算技术来达成,从而确保数据系统的快速扩展与调整,支持数据飞轮高效运转。综上所述,数据中台虽为基础,但全面升级至数据飞轮则需在数据自动化处理、反馈机制及系统敏捷性方面进行全面提升。
102 14

热门文章

最新文章

相关产品

  • 智能数据建设与治理 Dataphin