应用场景
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痛点：数据分散，整合困难，企业缺乏全局的管理视图
中国企业信息化在30年间完成的， 尤其是大企业各个信息系统是在企业发展的不同阶段服务于不同的业务场景，这些系统信息化程度各不相同，数据分散，整合困难，企业缺乏全局的管理视图。
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痛点: 数据获取效率低下，无法快速响应业务分析需求
数据分析的门槛降低后， 让营销、供应链、仓储、HR、风险管理等领域的各级管理者获得搭建自身的数据分析体系的能力， 但是传统数据准备，数据报表的创建和数据分析常常以月和周响应，无法满足目前对实时数据洞察的强烈需求。
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痛点：数据量庞大，数据库无法支撑频繁大量的分析工作
随着业务的发展，数据量变大成为不争的事实。尚待挖掘的有价值的业务规律，往往隐藏在数据细节中。传统基于数据概要的分析方法，阻碍了新的业务规律的发现，大大降低了业务数据的分析价值。
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痛点：数据口径与标准不一致，导致决策判断存在误差
不同系统中的同一数据， 因为业务角度的不同， 考核指标的不同，以及采集环境的不同，造成了数据口径的不一致，这样即使有大量的历史数据的积累，也无法分析使用。
中国企业信息化在30年间完成的， 尤其是大企业各个信息系统是在企业发展的不同阶段服务于不同的业务场景，这些系统信息化程度各不相同，数据分散，整合困难，企业缺乏全局的管理视图。
数据分析的门槛降低后， 让营销、供应链、仓储、HR、风险管理等领域的各级管理者获得搭建自身的数据分析体系的能力， 但是传统数据准备，数据报表的创建和数据分析常常以月和周响应，无法满足目前对实时数据洞察的强烈需求。
随着业务的发展，数据量变大成为不争的事实。尚待挖掘的有价值的业务规律，往往隐藏在数据细节中。传统基于数据概要的分析方法，阻碍了新的业务规律的发现，大大降低了业务数据的分析价值。
不同系统中的同一数据， 因为业务角度的不同， 考核指标的不同，以及采集环境的不同，造成了数据口径的不一致，这样即使有大量的历史数据的积累，也无法分析使用。
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