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產(chǎn)品功能

數(shù)據(jù)集成

數(shù)據(jù)集成是匯聚異構(gòu)數(shù)據(jù)的工具。提供數(shù)百余種異構(gòu)數(shù)據(jù)源集成能力，涵蓋結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，提供全圖形化的批量采集、整庫遷移、實時采集模式。利用異構(gòu)數(shù)據(jù)匯聚任務智能生成技術(shù)，實現(xiàn)基于來源關(guān)系自動生成數(shù)據(jù)采集任務。

數(shù)據(jù)開發(fā)

數(shù)據(jù)開發(fā)是融合加工海量數(shù)據(jù)的工具。支持數(shù)百余種以上的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理，內(nèi)置數(shù)百余種高性能數(shù)據(jù)處理算子以提高數(shù)據(jù)處理效率。產(chǎn)品可全流程以可視化拖拽方式進行作業(yè)開發(fā)，降低開發(fā)人員門檻。

數(shù)據(jù)對賬

數(shù)據(jù)對賬是數(shù)據(jù)源間資產(chǎn)比對工具。提供全WEB操作方式，支持結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)對賬，向?qū)揭龑~任務創(chuàng)建。

工作流編排

工作流是編排自動化流程處理的工具。支持復雜DAG任務流程編排，可實時可視化監(jiān)控任務的運行狀態(tài)。預設(shè)SQL、存儲過程、Spark、Shell、Python、Http、子任務、依賴任務節(jié)點，通過配置任務間依賴關(guān)系、作業(yè)流與腳本關(guān)聯(lián)的方式完成復雜數(shù)據(jù)的分析和處理。

數(shù)據(jù)運維

數(shù)據(jù)運維是統(tǒng)一運維監(jiān)控調(diào)度任務的工具。提供任務監(jiān)控、數(shù)據(jù)監(jiān)測、運維告警等服務，任務集中管理減少運維人力投入，調(diào)度周期智能推薦幫助削峰填谷，平臺資源利用最大化，自定義告警規(guī)則方便運維人員第一時間發(fā)現(xiàn)關(guān)注異常，降低運維難度。

核心優(yōu)勢

多引擎數(shù)據(jù)處理

高效的大數(shù)據(jù)處理引擎，支持分布內(nèi)存計算和并行加載技術(shù)，通過對任務設(shè)置占用計算資源配置，實現(xiàn)資源的合理分配和最優(yōu)利用。

強大的調(diào)度引擎

提供強大的分布式調(diào)度引擎，支持復雜作業(yè)流程編排，支撐數(shù)據(jù)處理任務高效運行，為海量的異構(gòu)數(shù)據(jù)集成提供保障。

強大、靈活的數(shù)據(jù)接入能力

支持數(shù)百余種多源異構(gòu)數(shù)據(jù)接入，包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、MPP數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)平臺、NoSQL、文本、接口等，對于未來新增的數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)類型，支持在線動態(tài)適配。

全圖形化數(shù)據(jù)開發(fā)

具備全圖形化的數(shù)據(jù)開發(fā)環(huán)境，以拖拽的方式完成復雜的數(shù)據(jù)處理流程設(shè)計，解放手工編碼，簡化數(shù)據(jù)開發(fā)的難度，全面提高數(shù)據(jù)開發(fā)的效率。

數(shù)據(jù)遷移斷點續(xù)傳

支持各種數(shù)據(jù)抽取模式，支持文件斷點續(xù)傳與數(shù)據(jù)庫斷點續(xù)傳，可保證文件或數(shù)據(jù)在傳輸過程中因網(wǎng)絡異常、數(shù)據(jù)異常等場景而導致的任務異常情況。

跨平臺適配能力

具有跨廠商，跨平臺適配能力，全面支持國產(chǎn)中標麒麟操作系統(tǒng)和國產(chǎn)龍芯、兆芯、鯤鵬、飛騰芯片環(huán)境部署安裝。

實時數(shù)據(jù)處理能力

支持應用級消息隊列和Kafka消息流的實時采集處理能力，可同時滿足事務處理的高速、高可靠性海量數(shù)據(jù)處理要求。

智能化數(shù)據(jù)采集能力

支持自動生成數(shù)據(jù)采集任務，相較手動配置或腳本開發(fā)等采集方式，大幅提高了實施效率。

應用場景

電子政務應用場景

基于ETL組件采集各行權(quán)部門的業(yè)務數(shù)據(jù) ·整合分析發(fā)現(xiàn)群眾真實需求，并強化數(shù)據(jù)預測應用功能，助推政府采取更加人性化、便民化，更具針對性、實效性的服務管理舉措。 ·以人口分析為例：采集人口基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，包括地區(qū)人口出生率、年齡結(jié)構(gòu)、性別結(jié)構(gòu)等信息，以便準確掌握未來區(qū)域教育、醫(yī)療、衛(wèi)生、文化等公共基礎(chǔ)配套需求，為制定公共服務管理配套政策提供科學依據(jù)。

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金融行業(yè)應用場景

基于ETL組件采集資金交易數(shù)據(jù) ·資金實時流向：采集重點地區(qū)資金流向、重點行業(yè)資金流向、頻繁且相近額度資金流向、季節(jié)資金流向、節(jié)假日資金流向、偶爾大額資金流向。 ·數(shù)據(jù)輔助增征信風控：通過連接大數(shù)據(jù)（包括P2P、小額信貸機構(gòu)、征信機構(gòu)、銀行、第三方支付、互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)等），連接不同的應用場景，采集虛擬經(jīng)濟形態(tài)下的網(wǎng)絡和商務平臺數(shù)據(jù)，提供去中心化分布式查詢，打破行業(yè)內(nèi)信息孤立造成信息漏洞的現(xiàn)狀，高效控制風險。

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交通行業(yè)應用場景

借助SDC ETL產(chǎn)品豐富的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)接入能力，項目累計匯聚接入數(shù)十類數(shù)據(jù)，覆蓋機場航班、航路圖、機位、旅客、行李等信息，并利用高效的數(shù)據(jù)接入能力解決了用戶信息系統(tǒng)底層數(shù)據(jù)分散、實時數(shù)據(jù)間無法融合、關(guān)鍵數(shù)據(jù)接入受阻等問題。

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