2017年5月，英国《经济学人》杂志发表文章，将数据比作“未来的石油”。自那以后，数据是“21世纪最宝贵的资源”这种观点便传播开来。
石油在进入消费领域之前，往往要经历开采、储运、炼化等过程。同样，数据也要经过一系列的采集、加工、萃取，才能为业务赋能。
那么，“数据原油”该怎么加工？谁来加工呢？
作为国内领先的数据智能践行者，袋鼠云依托最新的数据采集、加工处理、数据挖掘、机器学习，深度学习等技术，并结合自身多年数据应用经验，打造了企业级—站式数据中台PaaS——数栈DTinsight，致力于构建“全”、“统”、“通”的大数据体系，构建全域数据共享能力中心，助力企业数字化转型，提升企业竞争力！
一、产品功能
数栈DTinsight架构图
数栈覆盖了建设数据中心过程中所需要的各种工具，完整覆盖离线计算、实时计算应用，满足开发人员从数据同步、数据分析、数据挖掘、数据质量、数据地图、数据模型、数据API、即席分析等的各层次应用，解放开发人员的生产力，极大的缩短数据价值的萃取过程，提高企业提炼数据价值的能力。
（一）数据开发平台
数据开发平台是一款高效的大数据离线/实时开发工具，集多类型任务开发、任务调度、运维管理于一体，帮助企业提升开发效率，快速完成数据中台搭建。
离线计算：一站式大数据开发平台，高效完成数据中台搭建。
流计算：基于SQL的流计算开发平台，助力企业实时化、智能化升级。
数据同步：基于自研FlinkX的多源、双向数据写入写出，覆盖多应用场景。数据同步：支持对10+种存储系统进行数据读/写
（二）数据资产平台
构建企业资产中心，实现数据资产的的规范化和可视化管理，让企业对数据“可见”、“可管”、”可知”。
数据地图：元数据管理与血缘查看，让数据全生命周期可管可控。
数据质量：多过程和结果数据校验，及时发现数据质量问题，为数据准确性保价护航。
数据资源目录：主题/部门/应用多维管理数据资产，并提供数据共享交换服务。
（三）数据科学平台
可视化建模与交互式代码编写于一体的机器学习作业探索平台，可实现数据接入、算法研发、模型训练、模型部署、任务运维等开发场景，帮助企业构建算法服务能力，提供高效、安全、稳定的算法运行环境。
兼容主流机器学习框架，支持丰富且高性能算法组件，满足多维计算场景。
可视化实验建模+交互式Notebook，双开发模式完成机器学习作业探索。
支持模型周期性训练，并进行快速部署和对外提供服务。
（四）数据服务引擎
集分析引擎、数据API、可视化、BI工具等多服务引擎，为多维数据应用场景提供数据共享服务，提高数据开放与共享效率，快速释放数据价值。
数据可视化：高效数据大屏搭建工具，颜值与实力并备，让数据价值看的见
分析引擎：海量数据秒级查询，进行数据自由探索
数据API：零代码快速生成API，全面构建数据业务化能力
二、亮点优势
1. 一站式产品体系，覆盖数据全链路开发流程
平台覆盖全链路的数据采集、数据分析、数据挖掘、任务运维、数据质量、数据地图、数据模型、数据API开放等场景，充分满足企业建设数据中台过程中的多样复杂需求。
2. 兼容开放，与市面多种计算引擎兼容
兼容市面主流大数据平台，例如：Hadoop、Cloudera、Hortonworks、FusionInsight、GreenPlum等，或者基于数栈自有计算引擎，可以快速完成数
据平台从0到1的搭建。
3.开箱即用，从入门到熟练开发仅需3天时间
基于WEB的图形化操作界面，快速上手，屏蔽底层复杂的基础组件，极大降低企业大数据开发学习门槛，从入门到熟练开发仅需3天时间。
4.弹性轻量，灵活匹配数据中台阶段性建设
最小仅需5台虚拟机，企业已采购硬件不限硬件厂商、不限型号，不限使用年限，各功能模块可按需搭配，逐步进行数据中台建设，降低企业一次性投入成本。
三、产品价值
l PB级计算能力
提供强大的分布式计算引擎，和多集群、多租户机制，给企业提供PB级别的数据计算能力。
l 开发效率提升50%+
一体化的可视化数据开发平台，涵盖数据研发全流程，大大提升数据研发、运维的效率。
l 全方位数据监控
数据质量问题全方位监控，帮助企业及时发现数据问题，降低数据引发的风险和损失。
l 十亿级数据秒级响应
海量数据秒级响应，支持多维分析和灵活的业务探索等业务场景，是企业大数据基础建设的加速器。
l 零代码生成API
零代码生成API，快速构建数据服务共享中心，并进行数据应用全流程监控。
四、案例分析
（一）旅游行业
项目背景
票付通为不同业态的旅游企业（包括景区、剧场、旅行社、酒店、餐饮、OTA 电商等）实现票务智慧化服务升级解决方案，业务范围覆盖全国29个省份、300座城市。
客户目前面临以下痛点：
多个系统数据难以打通，面临数据孤岛问题
数据指标产出慢，难以快速支持业务决策
系统压力大，难以承载海量数据的计算
数据可视化能力弱，开发周期长
数据质量问题多，难以保证业务指标的正确性
数据分析不及时，不准确，人工对账不清晰
方案设计
基于数栈DTinsight，配置离线计算产品、流计算产品、数据API、数据质量、Easy[V]等产品，帮助客户快速搭建数据中台，形成企业级数据资产体系，自动生成销售报表、渠道分析、客源分析等数据图表，为景区统计、分析、决策提供精准有力的数据来源。
项目意义
通过搭建数据中台，客户得以打通内外部的所有数据，从而为平台商家提供多种的数据增值服务：
全方面的渠道销售分析
快速完成和商家的对账
快速支撑数据应用的落地，减少重复建设
景区人流实时预警和监控
景区人流预测，提升景区服务水平
为商家，景区提供精准营销服务，提高转化率和客户的留存率
（二）金融行业
项目背景
某银行全行数据挖掘需求不断增长，数据开发复杂度日益提高，数据体量快速增长。银行目前迫切需要提升数据质量，为全行各条线提供完整、准确、及时的高质量数据服务，满足业务快速迭代需求。
客户目前面临以下痛点：
开发工具彼此割裂，需要在多种开发工具之间不断切换。
调度系统操作较为复杂，需要数据开发人员手动维护。
生产环境与测试环境相隔离，ETL发布工作繁琐，且容易出错。
建表过程繁琐，影响数据模型开发进度。
方案设计
基于数栈DTinsight，帮助客户快速搭建数据中台，在第一阶段，解决LibrA账号对接、调度系统对接的问题；在二阶段解决告警系统对接、标准化建表等需求。
l 项目意义
通过搭建数据中台，客户得以实现：
一站式离线数据开发体验，从数据开发、数据运维、调度系统全链路打通；
导入/导出模式发布上线，极大的减少了开发人员每次发布的工作量；
账号对接，基于底层控制数据安全，符合行内的数据安全规范要求；
标准化建表，提高开发人员需求响应效率，缩短繁琐的建表过程，提高数据模型的规范性。
（三）政府机构
项目背景
2014年，我国社会信用体系建设的首部国家级规划《社会信用体系建设规划纲要(2014—2020年)》发布。某省商务厅根据相关规定，探索建立商务诚信公共服务平台，建立红黑名单制度，对守信者实行联合激励，对失信者进行联合惩戒。
方案设计
基于数栈DTinsight，接入政府（工商、商务厅、发改委）与网络（B2B、B2C、生活服务）的海量数据，在大数据平台进行大数据的加工处理，完成政府数据中台搭建，实现数据集成、数仓搭建、信用算法模型训练等场景，并同时向社会开放企业相关信用数据。
项目意义
通过搭建数据中台，客户得以实现：
推进商务诚信体系建设，构建以信用为核心的流通治理新秩序。
建立全省商贸流通企业诚信体系，为政府部门进行精准的企业服务提供数据支撑。
打破政府信息和市场信息的壁垒，建立行政信息和市场信息的交互渠道和机制。
转载：https://blog.csdn.net/u011663641/article/details/101217778