“当前无论是机构还是企业都存储了大量数据，这些数据的使用一度不太高效。”在近日举行的《NoETL白皮书》发布会上，浙江大应科技有限公司（以下简称大应科技）CEO周卫林表示，数据编织技术的应用将大大缩短数据从混乱到有序的时间。
“数据仓库是‘只进不出’的，它的规模会不断增长，但量的增长未必会带来价值的增加。”周卫林解释道，数据是否产出价值与其数量并不存在线性关系。如果不能及时对数据进行处理、分析，并将其提炼成知识，数据量的增加反而会增加成本，降低效率。比如，招商银行总行数据“湖仓”的整体规模已达数十PB，其主要数据仓库每天需运行几十万个任务对数据进行抽取、转换、加载。由于数据处理量巨大、数据准备周期长、人力投入大，有些任务的完成周期长达两周，难以满足及时“微决策”的需求。
数据编织技术有望对海量数据进行快速且有序的分析。“对数据进行‘编织’，是在数据虚拟化的基础上进行的。”周卫林说，数据虚拟化之后，无需复制就可以整合，且不受数据源、格式的限制。
“我们和大应科技合作构建出了一个统一的逻辑数据资产层。”招商银行技术人员介绍，利用逻辑数据资产层（“逻辑层”），数据整体计算和存储的消耗不到传统方案的50%。“通过‘逻辑层’提供统一数据服务，不仅实现了实时数据访问，还能减少数据的搬运时间和成本。”周卫林表示，这能够极大提升数据要素的生产力。
此外，由于有了统一的“逻辑层”，此前需要技术人员才能有效处理的跨源、异构数据，现在普通业务人员也能处理。周卫林打了个比方：“逻辑层”就好比电脑的“视窗”系统，之前要学会DOS语言才能进行的操作，现在只需用鼠标就能完成。
“随着信息化水平的提升，机构和企业中均形成了大量新的数据源，不同数据源的数据类型不同。”周卫林表示，为应对这一新问题，企业将持续开展科研创新，通过应用数据编织等新技术，助力数据要素实现价值的“最后一公里”。
“当前无论是机构还是企业都存储了大量数据，这些数据的使用一度不太高效。”在近日举行的《NoETL白皮书》发布会上，浙江大应科技有限公司（以下简称大应科技）CEO周卫林表示，数据编织技术的应用将大大缩短数据从混乱到有序的时间。
“数据仓库是‘只进不出’的，它的规模会不断增长，但量的增长未必会带来价值的增加。”周卫林解释道，数据是否产出价值与其数量并不存在线性关系。如果不能及时对数据进行处理、分析，并将其提炼成知识，数据量的增加反而会增加成本，降低效率。比如，招商银行总行数据“湖仓”的整体规模已达数十PB，其主要数据仓库每天需运行几十万个任务对数据进行抽取、转换、加载。由于数据处理量巨大、数据准备周期长、人力投入大，有些任务的完成周期长达两周，难以满足及时“微决策”的需求。
数据编织技术有望对海量数据进行快速且有序的分析。“对数据进行‘编织’，是在数据虚拟化的基础上进行的。”周卫林说，数据虚拟化之后，无需复制就可以整合，且不受数据源、格式的限制。
“我们和大应科技合作构建出了一个统一的逻辑数据资产层。”招商银行技术人员介绍，利用逻辑数据资产层（“逻辑层”），数据整体计算和存储的消耗不到传统方案的50%。“通过‘逻辑层’提供统一数据服务，不仅实现了实时数据访问，还能减少数据的搬运时间和成本。”周卫林表示，这能够极大提升数据要素的生产力。
此外，由于有了统一的“逻辑层”，此前需要技术人员才能有效处理的跨源、异构数据，现在普通业务人员也能处理。周卫林打了个比方：“逻辑层”就好比电脑的“视窗”系统，之前要学会DOS语言才能进行的操作，现在只需用鼠标就能完成。
“随着信息化水平的提升，机构和企业中均形成了大量新的数据源，不同数据源的数据类型不同。”周卫林表示，为应对这一新问题，企业将持续开展科研创新，通过应用数据编织等新技术，助力数据要素实现价值的“最后一公里”。
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