70%的企业数据没被比对，“数据驱动”这条路真能走得通

-慢速发现完全正确统计数据：自动本土化捕获跨国企业实质上电子技术、销售业务、操作、构建等一切与统计数据之外的元统计数据，将其转换为相互间关联的元统计数据语义学图谱，让每个人都能通过自然语言极其重要字慢速找到常规缺少完全正确的统计数据股票，并通过减慢的360°统计数据股票描摹，清晰理解统计数据只不过的销售业务含义。

-自助深入研究特例统计数据：通过独有的自适应环境检索慢速电子技术，无论统计数据是在统计数据湖、统计数据仓库或者其他以外，浏览器不必等候不间断的统计数据内嵌、不必操心特殊任务运维、不必关心效能调优，每个人都可以在Ad-hoc 、多维深入研究、透明化等多场景下自助完成特例统计数据冒险并假设原则上的统计数据服务器端，充分来进行精力充沛统计数据揭示和高效原则上的统计数据构建。

-无意接下来统计数据地方政府：基于元统计数据语义学经验图谱和AI减慢的敏感统计数据定位，充分来进行对特例统计数据的自动本土化分类分级，让跨国企业并不需要精准施策做好统计数据地方政府；通过插入结构新设计统计数据地方政府组件，将统计数据管控战略和运用于提议融入统计数据全生命周期，促进接下来、无意的统计数据地方政府。

通过NoETL湖仓该平台，浏览器不必木料直观ETL信道均可灵巧深入研究所有统计数据，充分来进行精力充沛统计数据揭示和高效原则上的统计数据构建，并不需要以更极低的成本、更很快地毫无疑问完全正确销售业务执行者；同时，让跨国企业的统计数据企业主从“单纯结构新设计”变革为“无意结构新设计”，充分来进行统计数据企业主的“自动驾驶”，助力跨国企业轻松应对更进一步愈加直观的统计数据生态环境和蓬勃丰沛的销售业务深入研究期望。

NoETL落地某大型公私合营中央银行：10倍有利于大幅提高统计数据本土化服务于成本

随着销售业务高分辨率服务于大大深入，某大型公私合营中央银行于数年前开始带入和自研BI工具，并大规模全面推行年成深入研究师自助深入研究和透明化摄制，截止2021年，年成透明化达数千张，月活看数一些人达万级，并仍在高速下降当中。

统计数据深入研究和透明化摄制环节的自助，有利于催生了行内统计数据深入研究期望的结束，但前置的统计数据正要环节却无法不间断大幅提高产能，统计数据服务于成本仍然存在相当大窘境。不谋而合根本，在于该中央银行这两项的基于ETL的统计数据生产线信道存在以下弊病：

一是统计数据分散在统计数据仓库、统计数据湖和销售业务统计资料库当中，深入研究师开展统计数据深入研究和透明化摄制并不一定并不需要依赖ETL团队对统计数据完成汇集和预加工，交付周期以周计；

二是理论上基于ETL的统计数据内嵌和慢速提案并不需要对统计数据做大量搬运，相当大拖慢了透明化的统计数据追诉；

三是销售业务统计数据深入研究期望慢速变本土化，ETL新设计者预先新设计的统计数据检索慢速提案很难同时兼顾灵巧性和效能，透明化检索效能容易维护。可见，理论上基于ETL的统计数据储备模结构新设计已经无法保持平衡慢速下降的统计数据深入研究期望。

为应对上述难题，该中央银行基于Aloudata AIR Engine木料了精力充沛统计数据正要该平台，为年成深入研究师发放了特例自助找数、面向销售业务语义学正要统计数据、检索自适应环境慢速的精力充沛统计数据深入研究玩游戏，让年成深入研究师可以端到端全自助完成统计数据深入研究期望交付，将销售业务取数、用数、看数成本从周级加长到了天级，并充分来进行了新一代、极低时延的透明化看数玩游戏，充分来进行了跨国企业统计数据本土化服务于成本10倍有利于大幅提高。

写在之前

特别是在跨国企业从“高分辨率企业主”向“高分辨率服务于”的变革，行销圈人、一些人揭示、活动效果风险评估等直观多变的精力充沛服务于期望大量应运而生，跨国企业生产线经营不善当中的海量统计数据已经某种意义用于服务高级官员战略执行者，而是下沉到行销、产品、客服、供应链等一线机构，通过可视本土化、可量本土化、可细本土化、可预测等一系列统计数据深入研究方法论以及理论经验来完成销售业务深入研究，采石场销售业务下降点。可以话说，“高分辨率”准备深刻影响着的现代跨国企业服务于模结构新设计。

截至目前，Aloudata已经为了让国内多家顶级金融向NoETL飞速过渡性，为了让跨国企业慢速构建面向更进一步的下一代统计数据该平台，让统计数据新设计者、统计数据科学家、销售业务深入研究师和销售业务人员等各个角色都能轻松完成统计数据的冒险、正要、深入研究和采石场，充分来进行特例统计数据股票的自助服务、高效相当多应用和无意企业主，充分拘禁过去因为ETL资源受限而被风化和减缓的服务于深入研究期望，为跨国企业把握住每一个稍纵即逝的创意机会，飞轮销售业务接下来创意和规模本土化发展。