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以 CannerFlow 為核心的數據中台特點
2021/08/05

其他篇文章我們已介紹過數據中台,但我們還不知道 CannerFlow 為核心的數據中台有哪些特色?如何一次抓住IT人員的心。

敏捷式數據應用

使用 CannerFlow 成為數據孤島與數據應用的橋樑,打破資料庫、檔案格式、雲地端的界限,快速地連結各種孤島數據轉變成強大的應用數據。

AI, ML 快速取得實驗分析數據彙整

企業欲建立AI, ML的實驗模型時,需要較多次的實驗,由於CannerFlow能夠快速地串連數據,組織能更有效率地做 Prototyping & Data Iteration。

虛擬大數據運算層

使用 CannerFlow 不需要建置實體的 ETL server 以及實體的數據儲存資料庫、資料倉儲即可去做大數據運算,資料的聚合處理過程也不需要搬移數據,所有的運算皆在虛擬層完成。

跨組織數據協作

企業可利用CannerFlow工作區功能,建立虛擬 Data Mart來達到跨組織及跨數據協作,不需要建置額外的 Data Mart 及實體機台即可達成數據安全與跨組織協作。只要在介面上設定,數據便可依不同部門、不同使用目的或不同專案來分開管理。

上游的數據源 Schema 改變

在大型企業中數據渠道有如蜘蛛網般錯綜複雜,當數據來源的Schema有增減時,以往得靠IT人員去修改所有相關的渠道,確保數據產品不會有問題。現在在 CannerFlow 上,僅須「一個設定」改變所有下游使用數據及相關應用情境。

市場變動加劇

現今市場變化加劇,過去 ETL, Data warehouse 需要花費數月時間規劃,對於市場變動快速的行業並不適合,CannerFlow 能縮短建置時段以日、週為單位。一旦市場有變化,或者管理者有新的想法,IT人員便可快速地聚合數據以取得分析結果。

數據相關人才稀缺

對企業而言,要找到對的數據工程師、架構師,尤其是能夠建置可長期維護且便於交接的系統架構的IT人員更是困難,由於人才短缺及人事成本高昂,讓企業在建置數據中台或數位轉型的路程上更加緩慢。但 CannerFlow 成熟並友善的設計,解決企業在人才尋求不易的問題。

因應法規變更

當各國國內或國際的個資法規如歐的 GDPR(General Data Protection Regulation, 一般資料保護規則)、美國的HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act, 健康保險流通與責任法案)有所變動,各行業得因應而需重新建立或調整過去既有的數據渠道。使用 CannerFlow 的數據虛擬化技術可以把原先需花費數月的建置時程縮短為2日內。

數據邏輯集中管理

將所有數據應用邏輯統一管理,在一個介面就能共享數據邏輯,例如AI, BI, 數據分析等所有應用。對IT人員更加便利,也減少測試時間。

標準化 SQL

CannerFlow 將所有資料源統一 ANSI SQL ,企業IT人員不需因應不同的數據處理及資料庫格式去學習新的SQL語法。縮短學習曲線且操作管理更輕鬆。

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