逻辑数据编织平台现代企业数据管理和分析的理想选择

逻辑数据编织平台的核心在于“逻辑”，通过数据虚拟化的技术手段，将企业多源异构数据进行逻辑层面的统一整合，形成物理分散但逻辑统一的虚拟数仓。这种平台允许用户在不搬迁原始数据的前提下，实现多源异构数据的集成整合，并通过逻辑视图提供统一的数据服务和访问控制，从而高效、轻松、灵活地访问、查询和操作数据，以支持业务决策。

Aloudata AIR 是国内首个基于 Data Fabric（数据编织）理念的逻辑数据编织平台，由国内领先的自动化数据管理软件提供商 Aloudata（大应科技）推出。该平台旨在解决企业在数字化转型过程中面临的数据管理难题。Aloudata AIR 逻辑数据编织平台通过多源异构数据的集成、逻辑化数据整合、自适应数据加速等核心特性，实现了数据的统一访问和管理，显著提升了业务效率和数据管理的灵活性。

Aloudata AIR 的核心优势

1.零搬运，秒级数据集成：快速连接上百种数据源，无需物理集中数据，无需配置同步任务和等待同步成功，秒级完成数据集成。

2.One SQL，跨源、跨引擎统一查询：屏蔽 SQL 方言差异， 无需关心各类源和计算引擎的差异，用一种 SQL 方言完成全域数据的逻辑整合和统一查询；更换引擎时无需修改业务 SQL 代码，实现计算引擎的透明升级。

3.逻辑建模，定义即研发，变更即发布：支持逻辑数据集的灵活定义与实时变更，变更实时生效或通过关系投影的自动化更新生效，告别复杂的物理建模与变更操作。

4.NoETL，智能作业编排：通过创新的自适应关系投影（Predictive Relational Projection）技术，支持自动或手动生成与更新逻辑数据集的关系投影（RP），支持关系投影的分区更新和级联更新。

5.自适应查询加速，10+ 倍提高查询性能：基于查询数据规模和性能要求，通过用户查询行为理解自动化生成关系投影方案，并智能路由关系投影的预计算结果或下推至底层查询引擎，明显提升查询性能。

6.自治理，显著降本增效：依据查询行为自动回收低收益的关系投影或重新选择最佳投影构建方案，相比其他加速方案，降低至少 30% 数据存算成本和 70% ETL 运维成本。

 

传统数据平台 VS Aloudata AIR 逻辑数据编织平台

1.数据集成

传统 ETL 要求数据必须物理集中存储，这涉及手工创建和维护同步作业，未同步的数据在数仓中无法使用。这种方式不仅难以确保所有数据的全面采集（因大量同步作业的手工运维成本极高），还可能导致业务需要的数据在数仓中缺失，需要事后同步，进而拖慢业务响应速度并增加成本。相反，Aloudata AIR 采用逻辑集成方式，按需加速所需数据，仅对实际用到的字段或计算好的结果数据进行加速。其基于 Data Fabric 的技术让用户能随时随地利用全域数据进行分析和处理，无需 IT 额外支持，且通过数据虚拟化和数据编织技术实现快速集成，无需依赖第三方工具。

2.数据开发

传统数仓需要创建物理表进行分层加工，长期维护和开发成本高昂，且需要手工治理和回收物理表。而 Aloudata AIR 则通过创建逻辑视图进行分层加工，按需自动生成ETL任务和回收物理表，降低了后期使用、维护、计算和存储成本。此外，传统数仓的数据建模依赖固化的数据模型设计，而 Aloudata AIR 支持声明式的数据架构编织，灵活定义业务实体。技术架构上，传统数仓与底层大数据引擎强绑定，技术升级换代成本高。而 Aloudata AIR 的逻辑数仓架构与底层大数据引擎解耦，用户可根据数据规模选择不同的底层计算引擎，且底层技术组件升级不影响业务。

3.数据消费

数据消费方面，传统 ETL 依赖硬件扩展优化性能，空间有限，且数据导出到消费端需配置数据同步作业，增加运维成本。而 Aloudata AIR 内置 OLAP 查询双引擎，满足大数据量场景的查询和分析性能要求，数据处理和消费统一一套 SQL 语法，使用成本低。数据访问上，传统 ETL 需数据同步进数仓才能访问，等待周期长；而 Aloudata AIR 可直接访问源系统数据，无需复制。数据服务方面，传统 ETL 需手工开发数据服务接口，且数据需导出到第三方存储以支持高性能和高并发查询场景，方案架构复杂且稳定性差。而 Aloudata AIR 支持 SQL 代码生成的数据 API ，快速交付数据服务，并直接支持高性能、高并发的数据服务场景。

 

Aloudata AIR 在数据集成、开发以及数据消费与服务等方面均展现出显著优势，是现代企业数据管理和分析的理想选择。