CDO分析困境及其解决方案
数据现状与挑战
- 企业数据情况：仅分析了12%的数据，80%的数据专家时间花费在数据准备任务上。
- 数据爆炸与碎片化：数据量急剧增长，使用场景呈指数级增加。
关键问题
- 成本控制：数据处理成本高昂。
- 数据管道敏捷性：数据访问和处理效率低下。
- 用户体验：数据分析工具用户界面友好度不足。
解决方案
- 现有选项：共有82种方案帮助CDO应对数据激增而不牺牲用户体验。
方案一：提升计算能力
- 优点：提高数据可视化体验。
- 缺点：成本控制不佳，不可持续。
方案二：增强数据准备努力
- 优点：提供给每个用户所需数据，减少手动任务。
- 缺点：降低敏捷性，成本高昂。
INDEXIMA解决方案
- 聚合与自动化：通过聚合打破数据量与计算能力之间的线性关系；通过自动化提高数据管道的灵活性。
- 技术优势：
- 数据湖与数据仓库：利用Indexima技术，实现数据工程自动化。
- 响应速度：相比标准引擎快1000倍。
- 成本效益：数据大小与成本之间非线性相关。
- 数据联邦：轻松连接公司所有数据，快速访问。
以上总结了CDO面临的分析困境以及几种解决方法，特别是INDEXIMA提供的聚合与自动化解决方案。
