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内存多维数据分析引擎

  • 2022-12-26
    北京
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内存多维数据分析引擎

元年内存多维数据分析引擎


如今,基于数据中台架构的大数据应用已深入人心,得到广泛的关注和应用,加上主数据管理、数据治理能力、对外数据服务(API)、大数据和 AI 应用产品端,形成了新一代的 IT 数据架构。元年多维数据库是这一架构之上基于内存计算(In-Memory Computing)的数据分析计算引擎,它让企业大数据分析如虎添翼。


内存计算技术就是基于内存的计算,其实质就是 CPU 直接从内存而非磁盘上读取数据,并对数据进行计算、分析。实现了数据的实时更新,实时计算,实时查询,输入端数据的变动即刻反应在结果端,适用于企业构建神经系统式的实时决策平台,对业务数据实时监控,帮助管理决策者即时掌握经营状态。


不仅如此,由于其架构优势,可以支持大数据分析急需的场景化分析诉求,它具备如下特点:



快速建模能力


传统的建模方式需要经过需求分析、领域建模、系统建模、开发实现等四个步骤,业务人员的需求经过层层翻译和转换才能在系统里实现,沟通成本极高;元年多维数据库通过业务语言建模,学习成本低于 EXCEL 的学习成本,非常适合业务用户快速建模使用。


独特的模拟技术


基于实时、高性能计算的技术基础,独有沙箱技术,实现场景模拟,简单调整模型参数就可以实现结果的快速测算,复杂的测算模型在几秒、十几秒内就可计算出模拟结果,常用于目标试算、模拟利润分析、投资回报试算等需要快速试算和决策的场景。


支持频繁读写


绝大多数 OLAP 技术都仅仅支持查询,不支持写入操作,或者只能通过批量加载的方式进行数据写入,元年多维库支持同时读写,非常适合同时要进行数据写入、计算、查询的场景,例如,企业级的计划预算编制、跨部门协作的投资测算、多人同时协作的场景模拟等场景。


复杂迭代计算


您可以想象 EXCEL 里跨单元格的公式引用,一个公式可以引用另一个公式的计算结果,被引用的单元格又引用别的单元格的计算结果或数据,这样不断迭代下去,元年多维库的计算过程和上面 EXCEL 的例子几乎一模一样,但元年多维库用更先进的技术实现,使得它可以支撑跨部门、企业级的迭代计算。


高并发访问


很多市面上的多维数据库(OLAP)技术虽然支持海量数据汇总,但对多用户同时读写访问的场景支持不好,或者只能支持少量用户并发查询,元年多维库为并发访问专门设计实现了多版本机制,支持大用户并发访问。



元年多维数据库产品既融合了国际软件的先进技术,又具有自主可控的知识产权。其功能设计贴近中国企业用户的实际需求,使元年客户能够以较高的性价比,使用全球领先的高端软件产品。



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公众号:元年技术洞察 2022-08-05 加入

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