数仓建模_结构化有序管理复杂数据

数仓规划

随着业务的快速发展，企业数据呈几何倍增长，数据量庞大复杂，且各类数据间标准不一致，数据往往难以管理。而数据建模服务，可以将无序、杂乱、繁琐、庞大且难以管理的数据，进行结构化、有序的管理，使企业数据产生更多的价值，最大化数据价值。

数据建模服务，可以将无序、杂乱、繁琐、庞大且难以管理的数据，进行结构化、有序的管理，使企业数据产生更多的价值，最大化数据价值。

行业痛点

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访问性能低

数仓有效建模可以帮助数据分析师等使用人员快速查询需要的数据，同时减少和硬盘交互的I/O，提高访问性能。

数据成本高居不下

目前大数据系统存储成本和计算成本高居不下，减少不必要的数据冗余，实现计算结果数据复用，可以大大降低成本。

数据使用效率低

数据结构不清晰，规范建模可改善用户数据体验，用户可直观了解业务需求，并有效提高数据效率。

方案价值

海量数据的标准化管理

随着企业的发展，业务数据愈发庞大，数据也越来越复杂，怎么结构化、有序化的管理和存储复杂数据是每个企业最关心的问题和挑战，建模可结合企业数据和业务标准制定企业数据管理标准，从而实现对数据的标准化管理。

打破数据孤岛

每个大公司内部的各部门都有自己的业务数据，各部门信息互联不互通，形成了信息壁垒，导致公司高层不能有效利用数据做出决策，打破信息孤岛是数据管理的关键所在，建模可实现关键数据的互联互通，向业务层面上提供分析决策的数据支持。

数据价值最大化

通过行业经验与业务理解制定表模型，规范数据结构，最大程度上利用企业数据，挖掘企业数据价值实现最大化，为企业提供更高效的数据服务。

海量数据的标准化管理

随着企业的发展，业务数据愈发庞大，数据也越来越复杂，怎么结构化、有序化的管理和存储复杂数据是每个企业最关心的问题和挑战，建模可结合企业数据和业务标准制定企业数据管理标准，从而实现对数据的标准化管理。

打破数据孤岛

每个大公司内部的各部门都有自己的业务数据，各部门信息互联不互通，形成了信息壁垒，导致公司高层不能有效利用数据做出决策，打破信息孤岛是数据管理的关键所在，建模可实现关键数据的互联互通，向业务层面上提供分析决策的数据支持。

数据价值最大化

通过行业经验与业务理解制定表模型，规范数据结构，最大程度上利用企业数据，挖掘企业数据价值实现最大化，为企业提供更高效的数据服务。

方案架构

客户案例

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某银行数仓建模项目

某银行使用数新数仓平台的方案，解决了多源异构的集成，数据多处存储，无法有效利用数据价值等问题，使得业务统计更便捷，同时大大提高了数据的使用率，节省了人力成本，为以后的新业务拓展进行了铺垫。

某银行使用数新数仓平台的方案，解决了多源异构的集成，数据多处存储，无法有效利用数据价值等问题，使得业务统计更便捷，同时大大提高了数据的使用率，节省了人力成本，为以后的新业务拓展进行了铺垫。