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什么是数据河?数据河的特点是什么?

数据只有流动起来才可以产生价值。基于IOTA架构的数据河与数据湖组建企业内部的可流动的大数据水系,用数据驱动整个企业精益成长。易观方舟是一款精细化运营分析产品。将应用自身数据结合易观第三方数据,全景画像,通过多种模型深度分析用户行为,多种方式细分用户群体,洞察人群差异,辅助运营决策,多通道有效触达用户,进一步数据分析闭环验证效果。帮助企业选择优质渠道、召回用户、用户价值提升等等,最终实现增收、节支、提效、避险。

 

什么是数据河?

 

数据河(DataRiver)就是在由源头产生清晰干净的有效数据(去ETL化,数据源头业务就像生态水源一样,不让污水流下去),通过各个河流网,流向各个数据消费端的架构。

 

数据河特点

 

源头有效:根据大数据IOTA架构,数据河在产生的源头就需要加工为有效的CDM数据(CommonDataModel),参见文章《Lambda架构已死,去ETL化的IOTA才是未来》,数据通过数据耕种方和使用方直接在数据产生源头通过EdgeSDK进行清洗。

 

全局唯一:多条数据河的差别在于CDM模型的不同,而不是使用者的使用方法不同,避免同样数据源被多次加工失去数据唯一性。

 

高低流向:数据河一定是要有高低流向,即每条河流都需要有确定的使用者,而不是漫无目的的洪水,数据源头的质量是通过环境治理由使用者定义的,而不是由产生者,产生者只关注数据是真实即可。

 

湖中暂存:数据河一定是基于IOTA架构的实时数据,在CDM模型的支持下,实时流向使用者。数据河在数据湖中只是暂存,一定会流向其他河流和分支,而不会沉积在数据湖中,否则会产生数据淤泥,最终成为数据沼泽。

 

数据源头(DataSource):数据产生者,确保产生的数据都是真实数据,像冰川雪水一样确保数据真实性。通过边缘计算,变为IOTA架构当中的CDM模型,确保CDM全局唯一,不用管数据业务统计的计算逻辑。

 

数据河(DataRiver):有全局CDM模型唯一定义的,由数据源头流向数据消费者的数据架构,可以使用大数据IOTA架构或者其他类似的去实时数据处理架构。数据消费者(DataCosumer)数据消费方,拿到原始真实的数据,根据自己的业务逻辑,实时计算为自己所需要的结果或者根据数据实时驱动自己的业务。

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