企业进行数据分析时所面临的挑战
决策者了解数据分析对准确和快速决策过程的重要性。但是，传统的地端资料仓储和商业智能工具可能无法支援。现在云端科技正在藉由资料湖和自助服务分析的概念，透过敏捷性、可扩展性、成本效益和机器学习的功能改变传统分析方式。因此，企业可以及时在决策过程中培养数据驱动的文化。
| 传统分析 | 云端分析 | |
|---|---|---|
| 暴增数据成长的可扩展性 | 有限僵化 | 随需所用的可扩展性 |
| 数据储存 | 典型的地端硬体资料仓储应用，大部分只适用结构化资料 | 适用于结构化及非结构化的资料湖 |
| 成本 | 实体设备维护成本高 |
|
| 方法 | 仅 ETL | 适用于 ETL 和 ELT |
| 效能 | 由于运算能力的限制，和云端分析相比增加了 50% 的ETL 时间 | 在需要时扩展云端运算的能力，ETL 和 ELT 时间显著降低 |
| 人工智慧/ 机器学习功能 | 有限 | 预先构建的机器学习模型和快速部署的人工智慧和机器学习功能 |
完整的资料架构组成要素
自动化且正确的资料提取
原始资料的完整保存
资料声明周期与冷资料 (Cold Storage) 管理
诠释 (Metadata) 获取
资料治理、安全性、隐私设定管理
自助式探索、搜寻、使用
资料品质管理
资料分析规划
协作机制 (Orchestration) 与
作业调度
AWS 上的应用架构
eCloudvalley 数据团队的服务项目
资料湖和资料仓储架构和设置
数据探索及数据建模
透过 Tableau 视觉化数据
自助式分析入口网站
机器学习
成功案例
跨国零售商 x 自助性分析
一家全球性的零售公司，拥有 30 多个品牌和产品，拥有 50,000 多名员工在各销售管道和地理位置，收入高达 100 亿美元。其覆盖美国、欧洲、亚太地区，在 30 多个国家拥有 100 多家子公司。 […]
消费品连锁店 x 自动化报表 & 互动式分析
一家泛亚洲的领衔零售商，主要在全世界各区域进行食品和个人产品的加工和批发。该公司拥有超过 200,000 名员工和多过 10 亿美元的收入，其 5,000 多家分店分布在亚洲超过 10 个国家/地区。 […]