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业务挑战
数据分布在哪里
业务的发展带来深度信息化，缺少顶层设计，面向孤立需求的系统开发带来信息孤岛
数据获取难度大
传统湖仓ETL方式延时严重，从数据申请到数据开发再到数据供给流程漫长
数据资产化难
海量数据，但缺乏高效的数据价值挖掘手段
数据之间无联系
海量数据，但缺乏有效的数据连接
典型应用场景
数据编目
连接各种数据源、利用元数据网络构建数据资产，实现数据结构的统一管理。
数据发现
数据编织可以发现数据之间的关联关系，一是通过数据操作发现数据间基本的关联，二是通过机器学习发现基于表中字段和数据相匹配的隐含关联关系。
数据共享
拖拽式操作轻松构建跨数据平台数据主题，多种接口方式灵活输出到上层应用。
方案优势
从资产目录到资产图谱
基于主动元数据利用机器学习实现树状目录到网状图谱的资产管理体系升级
多源异构数据源的主题构建
提供免代码的多源异构数据源的数据汇聚访问的主题构建能力
基于流程的自助发布订阅
提供自助式的数据订阅和审批，实现安全可靠的主动式递送数据价值
方案优势
某能源企业测井、钻井、录井、井下作业等系统众多，存在数据隔离、数据共享差、利用难等问题。
通过数据编织实现了数据资源自助编目构建数据图谱，实现了异构数据源可以直接构建主题的飞跃，实现了数据资产易查询、易交互、易分析。
解决方案架构
数据编织使用主动元数据助力数据生产者轻松管理和控制数据访问，数据编织使用知识图谱助力数据消费者轻松发现和使用数据，数据编织基于机器学习技术贯穿数据编目、数据融合、数据消费整个数据流程，为海量数据提供高效的数据连接和价值发现。
