2017年5月，英國《經濟學人》雜誌發表文章，將數據比作“未來的石油”。自那以後，數據是“21世紀最寶貴的資源”這種觀點便傳播開來。
石油在進入消費領域之前，往往要經歷開採、儲運、煉化等過程。同樣，數據也要經過一系列的採集、加工、萃取，才能爲業務賦能。
那麼，“數據原油”該怎麼加工？誰來加工呢？
作爲國內領先的數據智能踐行者，袋鼠雲依託最新的數據採集、加工處理、數據挖掘、機器學習，深度學習等技術，並結合自身多年數據應用經驗，打造了企業級—站式數據中臺PaaS——數棧DTinsight，致力於構建“全”、“統”、“通”的大數據體系，構建全域數據共享能力中心，助力企業數字化轉型，提升企業競爭力！
一、產品功能
數棧DTinsight架構圖
數棧覆蓋了建設數據中心過程中所需要的各種工具，完整覆蓋離線計算、實時計算應用，滿足開發人員從數據同步、數據分析、數據挖掘、數據質量、數據地圖、數據模型、數據API、即席分析等的各層次應用，解放開發人員的生產力，極大的縮短數據價值的萃取過程，提高企業提煉數據價值的能力。
（一）數據開發平臺
數據開發平臺是一款高效的大數據離線/實時開發工具，集多類型任務開發、任務調度、運維管理於一體，幫助企業提升開發效率，快速完成數據中臺搭建。
離線計算：一站式大數據開發平臺，高效完成數據中臺搭建。
流計算：基於SQL的流計算開發平臺，助力企業實時化、智能化升級。
數據同步：基於自研FlinkX的多源、雙向數據寫入寫出，覆蓋多應用場景。數據同步：支持對10+種存儲系統進行數據讀/寫
（二）數據資產平臺
構建企業資產中心，實現數據資產的的規範化和可視化管理，讓企業對數據“可見”、“可管”、”可知”。
數據地圖：元數據管理與血緣查看，讓數據全生命週期可管可控。
數據質量：多過程和結果數據校驗，及時發現數據質量問題，爲數據準確性保價護航。
數據資源目錄：主題/部門/應用多維管理數據資產，並提供數據共享交換服務。
（三）數據科學平臺
可視化建模與交互式代碼編寫於一體的機器學習作業探索平臺，可實現數據接入、算法研發、模型訓練、模型部署、任務運維等開發場景，幫助企業構建算法服務能力，提供高效、安全、穩定的算法運行環境。
兼容主流機器學習框架，支持豐富且高性能算法組件，滿足多維計算場景。
可視化實驗建模+交互式Notebook，雙開發模式完成機器學習作業探索。
支持模型週期性訓練，並進行快速部署和對外提供服務。
（四）數據服務引擎
集分析引擎、數據API、可視化、BI工具等多服務引擎，爲多維數據應用場景提供數據共享服務，提高數據開放與共享效率，快速釋放數據價值。
數據可視化：高效數據大屏搭建工具，顏值與實力並備，讓數據價值看的見
分析引擎：海量數據秒級查詢，進行數據自由探索
數據API：零代碼快速生成API，全面構建數據業務化能力
二、亮點優勢
1. 一站式產品體系，覆蓋數據全鏈路開發流程
平臺覆蓋全鏈路的數據採集、數據分析、數據挖掘、任務運維、數據質量、數據地圖、數據模型、數據API開放等場景，充分滿足企業建設數據中臺過程中的多樣複雜需求。
2. 兼容開放，與市面多種計算引擎兼容
兼容市面主流大數據平臺，例如：Hadoop、Cloudera、Hortonworks、FusionInsight、GreenPlum等，或者基於數棧自有計算引擎，可以快速完成數
據平臺從0到1的搭建。
3.開箱即用，從入門到熟練開發僅需3天時間
基於WEB的圖形化操作界面，快速上手，屏蔽底層複雜的基礎組件，極大降低企業大數據開發學習門檻，從入門到熟練開發僅需3天時間。
4.彈性輕量，靈活匹配數據中臺階段性建設
最小僅需5臺虛擬機，企業已採購硬件不限硬件廠商、不限型號，不限使用年限，各功能模塊可按需搭配，逐步進行數據中臺建設，降低企業一次性投入成本。
三、產品價值
l PB級計算能力
提供強大的分佈式計算引擎，和多集羣、多租戶機制，給企業提供PB級別的數據計算能力。
l 開發效率提升50%+
一體化的可視化數據開發平臺，涵蓋數據研發全流程，大大提升數據研發、運維的效率。
l 全方位數據監控
數據質量問題全方位監控，幫助企業及時發現數據問題，降低數據引發的風險和損失。
l 十億級數據秒級響應
海量數據秒級響應，支持多維分析和靈活的業務探索等業務場景，是企業大數據基礎建設的加速器。
l 零代碼生成API
零代碼生成API，快速構建數據服務共享中心，並進行數據應用全流程監控。
四、案例分析
（一）旅遊行業
項目背景
票付通爲不同業態的旅遊企業（包括景區、劇場、旅行社、酒店、餐飲、OTA 電商等）實現票務智慧化服務升級解決方案，業務範圍覆蓋全國29個省份、300座城市。
客戶目前面臨以下痛點：
多個系統數據難以打通，面臨數據孤島問題
數據指標產出慢，難以快速支持業務決策
系統壓力大，難以承載海量數據的計算
數據可視化能力弱，開發週期長
數據質量問題多，難以保證業務指標的正確性
數據分析不及時，不準確，人工對賬不清晰
方案設計
基於數棧DTinsight，配置離線計算產品、流計算產品、數據API、數據質量、Easy[V]等產品，幫助客戶快速搭建數據中臺，形成企業級數據資產體系，自動生成銷售報表、渠道分析、客源分析等數據圖表，爲景區統計、分析、決策提供精準有力的數據來源。
項目意義
通過搭建數據中臺，客戶得以打通內外部的所有數據，從而爲平臺商家提供多種的數據增值服務：
全方面的渠道銷售分析
快速完成和商家的對賬
快速支撐數據應用的落地，減少重複建設
景區人流實時預警和監控
景區人流預測，提升景區服務水平
爲商家，景區提供精準營銷服務，提高轉化率和客戶的留存率
（二）金融行業
項目背景
某銀行全行數據挖掘需求不斷增長，數據開發複雜度日益提高，數據體量快速增長。銀行目前迫切需要提升數據質量，爲全行各條線提供完整、準確、及時的高質量數據服務，滿足業務快速迭代需求。
客戶目前面臨以下痛點：
開發工具彼此割裂，需要在多種開發工具之間不斷切換。
調度系統操作較爲複雜，需要數據開發人員手動維護。
生產環境與測試環境相隔離，ETL發佈工作繁瑣，且容易出錯。
建表過程繁瑣，影響數據模型開發進度。
方案設計
基於數棧DTinsight，幫助客戶快速搭建數據中臺，在第一階段，解決LibrA賬號對接、調度系統對接的問題；在二階段解決告警系統對接、標準化建表等需求。
l 項目意義
通過搭建數據中臺，客戶得以實現：
一站式離線數據開發體驗，從數據開發、數據運維、調度系統全鏈路打通；
導入/導出模式發佈上線，極大的減少了開發人員每次發佈的工作量；
賬號對接，基於底層控制數據安全，符合行內的數據安全規範要求；
標準化建表，提高開發人員需求響應效率，縮短繁瑣的建表過程，提高數據模型的規範性。
（三）政府機構
項目背景
2014年，我國社會信用體系建設的首部國家級規劃《社會信用體系建設規劃綱要(2014—2020年)》發佈。某省商務廳根據相關規定，探索建立商務誠信公共服務平臺，建立紅黑名單制度，對守信者實行聯合激勵，對失信者進行聯合懲戒。
方案設計
基於數棧DTinsight，接入政府（工商、商務廳、發改委）與網絡（B2B、B2C、生活服務）的海量數據，在大數據平臺進行大數據的加工處理，完成政府數據中臺搭建，實現數據集成、數倉搭建、信用算法模型訓練等場景，並同時向社會開放企業相關信用數據。
項目意義
通過搭建數據中臺，客戶得以實現：
推進商務誠信體系建設，構建以信用爲核心的流通治理新秩序。
建立全省商貿流通企業誠信體系，爲政府部門進行精準的企業服務提供數據支撐。
打破政府信息和市場信息的壁壘，建立行政信息和市場信息的交互渠道和機制。