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作者 | 李晨
编辑 | Debra Chen
数据筹备对于推动无效的自助式剖析和数据科学实践至关重要。现在，企业大都晓得基于数据的决策是胜利数字化转型的要害，但要做出无效的决策，只有可信的数据能力提供帮忙，随着数据量和数据源的多样性持续呈指数级增长，要实现这一点更加艰难。
现在，很多公司投入了大量工夫和金钱来整合他们的数据。他们应用数据仓库 或数据湖来发现、拜访和应用数据，并利用 AI 推动剖析用例。但他们很快意识到，在湖仓中解决大数据依然具备挑战性。数据筹备工具是缺失的组成部分。
什么是数据筹备，挑战是什么
数据筹备是清理、标准化和丰盛原始数据的过程。这使数据筹备好利用于高级剖析和数据迷信用例。筹备数据须要执行多项耗时的工作，以便将数据挪动到数据仓库或数据湖，包含：
- 数据提取
- 数据荡涤
- 数据标准化
- 数据对外服务
- 大规模编排数据同步工作流
除了耗时的数据筹备步骤外，数据工程师还须要清理和规范化根底数据，否则，他们将无奈了解要剖析的数据的上下文，因而通常应用小批量的 Excel 数据来实现此目标。但这些数据工具有其局限性，首先，Excel 无奈包容大型数据集，也不容许您操作数据，更无奈为企业流提供牢靠的元数据。筹备数据集的过程可能须要数周到数月能力实现。考察发现，大量企业破费多达 80% 的工夫筹备数据，用来剖析数据并提取价值的工夫只有区区 20%。
翻转 80/20 规定
随着非结构化数据的增长，数据工具在删除、清理和组织数据上破费的工夫比以往任何时候都多。数据工程师常常会疏忽要害谬误、数据不统一和处理结果异样，与此同时，业务用户要求失去数据的工夫越来越短，对用于剖析的高质量数据的需要却比以往任何时候都大，目前的数据筹备办法根本无法满足需要。数据工程师和数据分析师往往破费超过 80% 的工夫查找和筹备所需的数据。这样一来，他们只有 20% 的工夫用于剖析数据并取得业务价值，这种不均衡被称为 80/20 规定。
那么如何无效扭转 80/20 规定？对于简单的数据筹备，须要一种麻利、迭代、合作和自助服务的数据管理办法 -DataOps，来帮忙企业大幅晋升数据筹备的效率，将 80/20 的节约转变为公司的劣势。DataOps 平台使 IT 部门可能为其数据资产提供自助服务性能，并使数据分析师可能更无效的发现适合的数据，同时利用数据品质规定和与别人更好地合作，在更短的工夫内交付业务价值。
在正确的工夫为数据分析师提供正确的数据意味着能够筹备简单的数据，能够利用数据品质规定，并能够在更短的工夫内交付业务价值。有了这些企业级数据筹备工具，数据团队和业务团队将会：
- 缩小在数据发现和筹备上破费的工夫，并减速数据分析和 AI 我的项目
- 解决存储在数据湖中的大量结构化和非结构化数据集
- 放慢模型开发并推动业务价值
- 通过预测性和迭代式剖析发现简单数据中暗藏的价值
白鲸开源如何提供帮忙
白鲸开源 DataOps 平台 WhaleStudio 提供无代码、麻利的数据筹备和数据合作平台，这样，企业能够更专一于数据科学分析、人工智能（AI）和机器学习（ML）用例。
笼罩全流程的编排调度和 OPS 能力
智能和自动化对于速度、规模、敏捷性至关重要，数据开发的每个步骤都受害于弱小的编排和调度能力，这些性能将进步企业解决数据的速度和规模，还可能跨云平台和解决引擎治理各类数据工作。白鲸开源 WhaleStudio 中的对立调度零碎——白鲸调度零碎（WhaleScheduler）会帮忙您建设数据采集、加工、运维、服务一站式、体系化、规范化的流水线管理模式，通过对立数据编排调度，为数据生产流水线提供服务，让数据能力服务经营过程更加平安、麻利和智能化。
同时，WhaleStudio 基于 DataOps 最佳实际，为您的环境带来敏捷性、生产力和效率，能够帮忙您通过更频繁、更快、更少谬误地公布来获取即时反馈。WhaleStudio 中的 IDE 和协同平台为您提供开箱即用的 CI/CD 性能，这些使您可能突破开发、经营和平安方面的孤岛，在整个数据开发生命周期中提供统一的体验。
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引入数据
确定解决流程后，须要将数据引入数据湖，通常会先进行数据初始化，将根底数据全量引入湖中，随后从数据源捕捉变更数据（CDC）进行增量加载，以实现实时的数据捕捉。
借助白鲸开源 WhaleStudio 中的数据同步工具 WhaleTunnel，开发人员能够主动加载文件、数据库和 CDC 记录，云原生解决方案容许您以任何提早（批量、增量、准实时、实时），疾速引入任何数据。它应用简略，是向导驱动的低代码操作，不便任何人员开箱即用。
确保数据可信和可用
将数据摄取到数据湖后，须要确保数据洁净、可信且随时可供使用。白鲸开源的数据集成和数据品质解决方案，使开发人员能够在简略的可视化界面中应用拖拽形式来疾速构建、测试和部署数据管道。
构建在白鲸调度零碎（WhaleScheduler）中的数据品质模块，提供全方位的数据品质性能，包含数据分析、清理、反复数据删除和数据验证，帮忙用户防止“垃圾进垃圾出”的问题，确保数据洁净、可信且可用。而白鲸调度零碎（WhaleScheduler）中的元数据模块，提供了血统剖析性能，帮忙企业疾速针对各种数据源和指标的状况进行剖析，放慢开发人员之间的交接和代码审核效率，进一步确保数据的准确性。
创立高性能数据处理管道
一旦数据进入数据仓库或者数据湖中，数据使用者可能心愿进一步对数据集进行切片和剖析，则能够持续应用白鲸调度零碎（WhaleScheduler）的可视化设计器来构建 DAG 逻辑。而构建在 WhaleTunnel 中的数据集成性能，可能应用无代码接口疾速构建高性能的端到端数据管道，使开发人员能够轻松地在任何云或本地零碎之间挪动和同步数据。批流一体的数据同步形式能够完满兼容离线同步、实时同步、全量同步、增量同步等多种场景，这在极大水平上升高了数据集成工作治理的艰难。
综上所述，白鲸开源 WhaleStudio 套件能够帮忙企业解决外部多数据源、多数据系统简单的数据集成，继续开发、继续部署、数据捕捉、数据买通等一些列问题，减速数据筹备过程，全面晋升数据分析和大模型构建的能力。
本文由 白鲸开源科技 提供公布反对！
