一文实现异构数据整合，挖掘数据价值

随着互联网和物联网应用的快速发展，数据呈现爆发式增长趋势，一方面数据规模的膨胀导致传统的关系型数据库无法满足存储和查询的实时性要求，另一方面数据结构出现多样化，各种不同类型的数据库并行交互，数据流转和融合处理难度加大，成本上升。

为了满足企业数字化转型的需求，企业一方面需要在确保安全和隐私的前提下开放自身的业务数据，另一方面需要接入大量的互联网、物联网数据，提升数据的代表性和泛化能力，为此需要为数据共享和分析规划统一的大规模异构数据处理平台，实现资源的统一调度，兼容数据格式，实现存储和计算并行，统一用户开发接口，满足数据流转和融合处理需求，提高业务的实时性和安全性，快速实现数字化转型目标。

总的来说，异构大数据的处理难点主要在于如何满足以下三点需求：

1.数据海量多样：

现代大数据应用中，不仅数据量大，数据类型也纷繁复杂。一个企业拥有众多不同系统产生的各种异构数据，这些数据需要有统一的存储手段和索引工具。

大数据

2.高效查询分析：

只有对数据进行高效的查询和分析，才能通过历史数据了解过去，通过实时数据感知现在，将两者结合起来提取和挖掘有效信息从而洞察未来。

3.便捷展示分享：

在面对复杂多变的业务需求和问题时，需要能灵活便捷地展示和分享分析结果，才可以帮助用户快速实现数据到价值的转变。

因此，一种支持对海量异构数据进行高效存储索引、查询分析和便捷展示的数据处理方式成为了企业的迫切需求。为了满足这一需求，下秒数据平台作为新一代数据分析平台，首先在国内自主实现了数据集成和数据流程自动化解决方案，并将真正助力企业的数字化转型。那么，下秒数据究竟是怎么做到的呢？本文将重点介绍下秒数据对于解决多源异构数据处理探索和实践。

Nexadata会提供预集成的模块。比如，Nexadata会和用友、腾讯广告、旺店通等应用的数据集成好，通过API进行所需数据的对接。在客户所需数据得以集成到数据仓库后，Nexadata会帮助进行数据建模。在具体落地上，Nexadata会针对每个平台打造专门的连接器用以对接数据，并在对接好数据之后，再通过各个行业的特点，进行场景化建模（如客户在腾讯、头条、快手等不同平台投放广告后，系统会屏蔽不同平台的差异，自动整理诸如PV、UV等指标形成统一的roi模型），辅助客户业务。

另外，Nexadata还有一个功能，即数据回传。在具体应用场景上，，Nexadata可以将各个数据自动流转到企业业务系统，比如可以将电商平台的各种订单数据，转储到企业数据库，再按指定业务逻辑自动推送单据到ERP/MES系统自动串联生产环节。整体来看，ELT+Ａ，可以提升企业客户使用数据的效率，数据回传可以增加企业客户利用数据的场景，并增加数据使用的实时性——这两个功能也是公司强调的，"智能数据管道"的具体体现。

审核编辑 黄昊宇