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王艺多
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发挥存量数据价值,Datablau为企业提供数据资产运营平台

2017-02-04
早期项目
复杂的数据环境确实是企业无法更好利用存量数据的原因之一

【猎云网(微信:ilieyun)北京】2月4日报道(文/王艺多)

目前,企业对数据管理愈发重视,因为它能够通过一系列大数据分析手段来优化自身业务,提高市场竞争力。这对那些在长期经营过程中积累了大量存量数据的传统中大型国企或民企来说尤其重要。

但我国企业数据资产的现状却非常尴尬:由于企业在发展过程中的人员变动、IT架构设计、采购流程、甚至厂商提供的解决方案差异等原因,造成了各种缺乏业务定义的存量数据混杂在一起,难以利用。Gartner曾经指出,如今企业在进行数据分析之前,往往要花费80%的时间进行数据梳理。这意味着大量的人工与时间投入。

为了解决这个痛点,王琤在2016年联合几位同事,正式成立“Datablau”项目,通过对异构数据源的数据发现与基于业务语义进行整合,帮助企业完成存量数据梳理分析,让企业实现数据驱动运营。

猎云网了解到,Datablau创始人兼CEO王琤在过去十年负责CA ERwin的全球研发,对企业复杂数据环境处理非常了解,曾帮助建行进行新一代系统搭建,数据融合涉及一百多个业务系统以及八千多张表;联合创始人兼CTO朱金宝曾任CA ERwin首席架构师,是王琤近十年的同事,拥有多项大数据建模相关技术专利。

简单来说,Datablau是一个数据资产运营平台,能够帮助企业打通不同业务的数据源,并采用深度行业数据分析模型进行数据分析。为企业决策提供数据支持,提升企业运营效率。

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Datablau操作界面

以品牌汽车企业为例,以往汽车企业的车辆基础信息、销售数据、舆情信息、4S店维修信息以及车辆出险信息等,都可能存在包括Oracle、DB2、MongoDB、Excel或者云平台中。由于这种复杂的数据环境,业务人员如果希望进行数据关联性分析,需要与IT人员一起专门编写脚本进行数据提取与关联。这种人工方式效率可想而知。

而在安装部署Datablau之后,IT人员只需将各数据源与平台进行链接,自动获取或手动设置存量/增量数据模型后,就可以让数据科学家或业务专家进行业务视图设计和样例数据分析设置,待完成数据准备后便能够自动生成可视化的数据报表。

尽管听上去,Datablau也并非一键式的傻瓜型数据分析产品。但王琤直言,能够将各环境下的数据放在同一平台,并用可视化工具进行处理分析,已经极大程度的减少了企业在这方面的资源投入。

“这样,分析人员就能直接看出哪些数据之间是有关联的,进而有针对性的对业务进行优化。而且这些分析报表可以发布到CEO驾驶舱,为决策层提供数据支持。当然,进行存量数据分析也是我们和TalkingData、神策数据等那些以运营数据分析为主的大数据产品的不同之处。”王琤说。

据王琤介绍,Datablau采用C/S架构,提供免费下载,直接部署在企业客户端,使用时需要根据活跃客户端数量与时长进行付费,一次部署仅需大约2个小时。另外,Datablau还提供6个小时的在线培训。对于企业有针对性的定制化需求,Datablau也可满足,但需要额外收费。

目前,Datablau的1.0版本已经发布,试用客户包括eBay、国家电网、北大智慧城市等。

对于今年的计划,王琤透露,2017年Datablau将继续进行产品优化,并加大在市场推广方面的投入。

 

产品:Datablau
公司:北京蓝图明册科技有限公司
网站:www.datablau.cn

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