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騰訊云發(fā)布敏捷數倉新品,企業(yè)傳統(tǒng)的數倉將能按“天”構建

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騰訊云發(fā)布敏捷數倉新品,企業(yè)傳統(tǒng)的數倉將能按“天”構建

兩款產品基于騰訊大數據云平臺TBDS構建。

圖片來源:視覺中國

記者 | 崔鵬

近日,騰訊云正式對外發(fā)布數倉建模(DataModel)和數據探索(DataExplore)新品。

騰訊云方面對界面新聞表示,該產品基于最新的敏捷數倉建模理念,通過可視化、可復用、可沉淀的數據模型構建,以及最新發(fā)布的敏捷數倉新品,企業(yè)傳統(tǒng)的數倉構建將由原來的按“月”構建提升到按“天”構建。

以游戲業(yè)務為例,使用這款新工具后,能將業(yè)界超過1個月的平均數倉建設周期縮短至七天內,有效支撐業(yè)務指標的批量生產和個性化服務,便于游戲的平穩(wěn)運營。

傳統(tǒng)數倉建設由于業(yè)務復雜、平臺接口眾多,導致建設周期長、運營質量低且成本高昂。但企業(yè)的現實需求對數據分析的靈活性、運營效率要求很高,兩者矛盾呈現日趨激化的趨勢。

騰訊云的這款新產品,核心思路是從頂層入手,拉通數據從設計生產到分析挖掘應用全流程,構建企業(yè)數據決策中心。

騰訊云方面表示,本次發(fā)布的兩款產品基于騰訊大數據云平臺TBDS,兼顧自助化-降低生產應用服務門檻、場景化-快速形成沉淀行業(yè)Know-how模版、智能化-預置非線性分析模型的優(yōu)勢,構建一站式數倉建管用平臺。

詳細來說,產品功能包括數倉建模、數據集管理,敏捷開發(fā)與模板算子、交互式分析挖掘、流水線管理等,極大降低使用門檻、提升運營效率。

目前騰訊云數倉建模和數據探索新品已經在金融、工業(yè)、醫(yī)療、游戲等行業(yè)展開應用。

以金融場景來說,該產品部署后在數據準備階段,敏捷數據開發(fā)通過特征準備算子批量生成訓練樣本;通過預置/自定義挖掘模型,快速支撐智能標簽生產;統(tǒng)一標簽管理,支撐自動化標簽生命周期管理和多場景應用輸出,全流程相較之前平均周期縮短50%以上。在數據高效運轉的同時,運維成本大幅降低,幫助金融行業(yè)開拓應用場景。

此外,在工業(yè)、醫(yī)療等行業(yè)數據量大、數據處理復雜、數據精密程度要求較高的領域,這兩款新品也能夠快速拉通數據設計、開發(fā)、挖掘分析、應用的生產流程,避免大量數據遷移工作,實現工具標準化。

截至去年11月,騰訊大數據的日實時計算量超過200萬億,在線模型訓練維度達到1萬億,大數據平臺算力1000萬核,日離線分析任務數1500萬。

 

未經正式授權嚴禁轉載本文,侵權必究。

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騰訊云發(fā)布敏捷數倉新品,企業(yè)傳統(tǒng)的數倉將能按“天”構建

兩款產品基于騰訊大數據云平臺TBDS構建。

圖片來源:視覺中國

記者 | 崔鵬

近日,騰訊云正式對外發(fā)布數倉建模(DataModel)和數據探索(DataExplore)新品。

騰訊云方面對界面新聞表示,該產品基于最新的敏捷數倉建模理念,通過可視化、可復用、可沉淀的數據模型構建,以及最新發(fā)布的敏捷數倉新品,企業(yè)傳統(tǒng)的數倉構建將由原來的按“月”構建提升到按“天”構建。

以游戲業(yè)務為例,使用這款新工具后,能將業(yè)界超過1個月的平均數倉建設周期縮短至七天內,有效支撐業(yè)務指標的批量生產和個性化服務,便于游戲的平穩(wěn)運營。

傳統(tǒng)數倉建設由于業(yè)務復雜、平臺接口眾多,導致建設周期長、運營質量低且成本高昂。但企業(yè)的現實需求對數據分析的靈活性、運營效率要求很高,兩者矛盾呈現日趨激化的趨勢。

騰訊云的這款新產品,核心思路是從頂層入手,拉通數據從設計生產到分析挖掘應用全流程,構建企業(yè)數據決策中心。

騰訊云方面表示,本次發(fā)布的兩款產品基于騰訊大數據云平臺TBDS,兼顧自助化-降低生產應用服務門檻、場景化-快速形成沉淀行業(yè)Know-how模版、智能化-預置非線性分析模型的優(yōu)勢,構建一站式數倉建管用平臺。

詳細來說,產品功能包括數倉建模、數據集管理,敏捷開發(fā)與模板算子、交互式分析挖掘、流水線管理等,極大降低使用門檻、提升運營效率。

目前騰訊云數倉建模和數據探索新品已經在金融、工業(yè)、醫(yī)療、游戲等行業(yè)展開應用。

以金融場景來說,該產品部署后在數據準備階段,敏捷數據開發(fā)通過特征準備算子批量生成訓練樣本;通過預置/自定義挖掘模型,快速支撐智能標簽生產;統(tǒng)一標簽管理,支撐自動化標簽生命周期管理和多場景應用輸出,全流程相較之前平均周期縮短50%以上。在數據高效運轉的同時,運維成本大幅降低,幫助金融行業(yè)開拓應用場景。

此外,在工業(yè)、醫(yī)療等行業(yè)數據量大、數據處理復雜、數據精密程度要求較高的領域,這兩款新品也能夠快速拉通數據設計、開發(fā)、挖掘分析、應用的生產流程,避免大量數據遷移工作,實現工具標準化。

截至去年11月,騰訊大數據的日實時計算量超過200萬億,在線模型訓練維度達到1萬億,大數據平臺算力1000萬核,日離線分析任務數1500萬。

 

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