TB级大数据如何采用UCloud USQL数据湖分析降本90%

Tecode 发布于2022-06-28 18:59 / 1863人阅读

摘要：为了帮助企业用户解决大数据分析门槛高效率低的问题，数据湖分析应运而生，可轻松完成面向海量数据的数据建模工作。级大数据如何采用数据湖分析降本级大数据如何采用数据湖分析降本在场景实践中，成功赋能新媒体整合营销平台爱普新媒的业务部门。

当前，大数据的价值已无需赘述，作为衡量一个公司核心能力的最底层标准，数据的建设也面临着诸多难题。为了帮助企业用户解决大数据分析门槛高、效率低的问题，UCloud USQL数据湖分析应运而生，可轻松完成面向海量数据的数据建模工作。

纵观目前企业大数据建设面临的问题，可大致分为三点：其一，是数据资产不清晰，伴随着业务多元化发展，数据来源越来越多但数据质量难以把控；其二，不同业务间烟囱式的数据架构模式造成了数据孤岛；其三，伴随着数据量逐渐扩大，分散的数据如何联动，挖掘更大的价值成为诸多公司探索重点；而数据分析、数据资产管理、数据安全也面临越来越严峻的挑战。

企业用户在云端搭建大数据平台时，往往会被大数据生态的复杂性所困扰，需要面临复杂技术栈导致的人才门槛、大数据分析前期服务部署产生的巨大成本、数据分析耗时长等诸多问题，使得“大数据形成了大麻烦”。

为了帮助用户解决以上问题，UCloud USQL数据湖分析以一个能力强大的计算平台作为后端支撑，可以在PB级海量数据上进行复杂的SQL计算，同时USQL拥有读取型Schema的属性，可关联分析多种存储格式的数据，极大降低了产业用户使用大数据的门槛。
TB级大数据如何采用UCloud USQL数据湖分析降本90%
在场景实践中，USQL成功赋能新媒体整合营销平台爱普新媒的业务部门。目前爱普新媒广告业务数据规模达到数百TB，日增长量为1TB左右，业务日常不固定的分析需求非常多。在现有的大数据处理方案下，数据部门每月需投入大数据工程师20个人/日，平均每次需求处理时长为1.8天，此外还需额外花费数千元维持一个数据仓库集群。

与用户自建大数据平台的相比，通过使用UCloud USQL，将数据分析的等待时间从平均43小时降到了2小时；同时依托USQL根据数据分析量计费，不使用不收费的特性，帮助客户将数据运算成本降至自建方案的0.5%；此外，USQL产品7*24小时可用，客户不需调配技术人员维护，减少了人力支出，也大幅度改善企业对大数据工程师的依赖。

USQL数据湖分析产品文档：https://www.ucloud.cn/site/product/usql.html

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