摘要：企业在实施数据计算之前需要先完成数据集成的操作，将分散在各个业务系统里的数据集成进统一的数据贴源层。企业往往都会遇到以下内容：
企业在实施数据计算之前需要先完成数据集成的操作，将分散在各个业务系统里的数据集成进统一的数据贴源层。企业往往都会遇到以下内容：
· 各类异构数据集成困难，不同类型的数据源不知如何统一管理；· 业务决策对数据处理的时效要求逐渐变高，传统的离线流批方案无法兼容实时多样的需求场景；· 大数据量的批处理耗时过长，计算性能和调度窗口都存在瓶颈问题。1 SimbaX支持数据湖相关的能力
在制造业的场景里存在大量的半结构化和非结构化的动态数据，每天都要对部分历史数据进行更新操作，这个场景存在2个主要的痛点：· 制造业客户的数据量巨大，从亿级行数据中更新千万级行数据所需要的计算资源是巨大的；· 此类任务的计算耗时比较长，影响最终分析层数据的计算时效。数据湖的能力解决了大数据量更新带来的性能问题，只需要处理新增、修改和删除的数据，从而减少了处理时间和存储成本，并且保证了数据的一致性和完整性。某能源企业使用了我们的数据湖能力后，CPU使用率降低了50%，任务运行时长降低了25%。
2 字段行列处理的能力
行列转换是一个具体的技术点，但是可以帮助用户在ETL的数据转换开发场景中提高效率。大家可以看到，在SimbaX上对数据同步的作业进行界面维护，完成行列级别的映射的即可。我就不仔细讲了，这个大家有兴趣的后面可以再仔细看。我们来来仔细地看看这个场景，大家都知道我们分析云，分析云产品的核心的本质是XEI模型。这个模型有非常强大的多主体时序事件分析的能力。如果你想把各种业务系统的数据库，同步到这个XEI的宽表里面去，你就要写很多的脚本进行行列的转化，异常情况的处理，以及枚举值的变化等等。这个ETL操作的开发量还是比较大。
来源：小向科技观
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