数据云行业场景指南：如何建设可靠安全统一的数据基础设施-62页_5mb

数据云场景指南总结

核心内容

数据云是企业统一连接、共享数据资产的基础设施，旨在构建企业内外数据生态，支持全域数据管理与应用。它具备开放性、中立性与安全性，能够应对业务变化与多云、多引擎、多租户等复杂场景，成为DT3.0时代AI基础设施的重要组成部分。

主要观点

• 数据云是未来趋势：随着企业数字化程度加深，数据从“看”到“用”的转变，使数据云成为企业建设数据基础设施的必然选择。
• 开放与中立性：数据云应遵循开放标准，支持多云、多引擎混合调度，避免对特定供应商的依赖。
• 安全性：数据云需确保在所有环境中数据安全、高治理、高可控，满足企业合规与业务需求。
• 多场景适配：企业需根据自身数据基础设施现状，选择适合的场景方案，如传散仓升级、数据中台建设、数据资产治理等。

关键信息

数据云七大常见场景

数据云平台演进路线

• IT时代：以传统数据库为主，如MPP数仓。
• DT1.0：以单点分析为主，如报表系统。
• DT2.0：多IT系统协同，数据进入核心系统。
• DT3.0：数据成为生产系统，云原生成为主流，数据云成为AI基础设施。

DataSimba平台优势

• 跨云多域支持：支持海内外9大主流云厂商，实现统一账号、权限、审计管理。
• 多引擎混合调度：支持批、流、图、即席、时序等计算模型，实现资源最大化利用。
• 可扩展性与安全性：支持横向与纵向扩容，提供双层身份认证、权限校验与存储加密。
• 数据迁移与治理：提供自动化迁移工具与数据资产治理方法论，如“六层业务蓝图，十层模型解耦”与“MIM”、“CRISP-DM”、“OLS”等方法论。

数据云建设实践要点

OLTP与OLAP分离

• OLTP：处理日常事务，强调高并发、实时响应。
• OLAP：支持复杂分析与决策，强调批量处理与数据汇总。

分布式大数据平台优势

• 高吞吐量：适合处理海量数据与复杂分析任务。
• 低成本与高扩展性：可基于常规服务器，支持上百节点。
• 多数据源集成：支持50+种数据源，解决异构数据融合难题。

数据资产治理

• 六层业务蓝图：包括明细/维度层、汇总层、应用层等，帮助构建清晰数据架构。
• 十层模型解耦：从数据标准、指标体系、标签体系到算法模型，分层管理确保治理高效。
• SimbaMetric：提供指标定义、开发、管理的全生命周期支持。
• SimbaTag：支持标签类目体系构建与资产沉淀，实现标签运营生态。
• SimbaML：一站式算法开发与部署，支持推荐、预测等AI应用。

数据服务开发与共享

• SimbaAPI：基于OLS方法论，支持低代码API构建与全生命周期管理。
• 数据服务安全：提供权限隔离、加密存储与审计能力，保障数据安全与合规。

集团数据云服务

• 多租户架构：支持跨云多域、多品牌、多业态、多主体的数据隔离与共享。
• 双层安全机制：包括身份认证、权限校验与存储加密，确保数据安全。
• 资源分配与隔离：支持不同租户资源独立配置，避免资源冲突。

总结

数据云建设需结合企业业务发展阶段与数据需求，选择合适的场景方案。DataSimba平台凭借其开放性、中立性与安全性，能够有效应对多云、多引擎、多租户等复杂场景，支持企业从传统数仓向现代数据云演进。通过科学的治理方法与工具，企业可实现数据资产的统一管理与高效利用，从而推动数据驱动的业务增长与智能化运营。