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企业级数据平台 · 从接入到可用

把散落的数据,
变成能用的资产

业务库、应用日志、设备数据与文件散落在各处,口径不一、来源难查。ebc 大数据把采集、建模、计算、治理与分析放在同一平台,让每个指标都能追溯到源头。

✓ PB 级 数据规模 ✓ 300+ 数据源 ✓ 秒级 增量可见
ebc 企业级大数据平台与湖仓一体架构示意图

已有 3,800+ 企业在 ebc 大数据上构建数据底座

橙叶零售远川制造澄明医疗知行教育青禾物流DATA LAB
Platform Capabilities

一条链路,覆盖数据全生命周期

六项能力共用一套元数据、一套权限与一套调度体系,不必为拼接工具付出额外成本。

热门

数据集成

CDC 增量、批量导入与流式采集并存,Schema 变更自动适配,300+ 数据源开箱即接。

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湖仓一体存储

ODS 到 ADS 分层建模,存算分离、ACID 事务与时间旅行,冷热分层降低归档成本。

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实时计算

事件流按时间窗口聚合,端到端秒级可见,断点自动恢复,结果直接服务化输出。

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调度与运维

依赖编排、失败重试、断点续传与版本回溯,每个任务节点都可单独重跑。

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特色

血缘与治理

字段级血缘自动解析、影响分析与质量规则,指标口径统一,变更风险提前可见。

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BI 与指标平台

自助拖拽分析、统一指标定义与看板订阅,报表口径不再各说各话。

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PB 级单平台数据规模
300+已接入数据源类型
秒级端到端增量可见
99.99%平台可用性 SLA
ebc 数据集成与 ETL 流水线示意图
Data Integration

接得进来,还要跑得稳

采集、清洗、转换、装载与质量校验串成一条可观测的流水线。字段变更自动适配,失败节点单独重跑,不必整条链路推倒重来。

  • ✓CDC 实时增量 源库变更秒级同步,不影响业务
  • ✓Schema 自动推断 字段增删自动适配下游
  • ✓断点续传与重跑 任意节点可单独重算
  • ✓全过程留痕 每次运行的输入、输出与耗时可查
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Lakehouse

一份数据,批处理与交互式查询都能用

ODS、DWD、DWS、ADS 分层清晰,存算分离让计算扩容不必搬动数据。表格式事务支持时间旅行,冷热分层把长期归档成本降下来。

  • ✓ACID 事务与时间旅行 任意版本可回查
  • ✓存算分离 计算与存储各自按需扩展
  • ✓冷热分层 长期归档成本下降约 60%
ODS 原始层DWD 明细层DWS 汇总层ADS 应用层统一元数据
ebc 湖仓一体分层与存算分离架构示意图
ebc 实时计算与时间窗口聚合示意图
Real-time Computing

不用等到明天,才看到刚才发生了什么

事件流按时间窗口聚合,水位线推进与状态容错由平台托管。聚合结果可直接生成指标卡、触发异常提示或以 API 形式输出给业务系统。

  • ✓端到端秒级延迟 百万级事件持续接入
  • ✓Exactly-Once 语义 故障恢复不重不漏
  • ✓结果服务化 指标卡、告警与 API 一次产出
01 事件接入顺序保真
02 窗口聚合按时间切分
03 状态容错断点恢复
04 结果输出指标 / API
Data Governance

这个数字怎么来的,点两下就知道

字段级血缘自动解析,从报表指标一路回溯到源表字段。上游要改结构时,先看到会影响哪几张下游表,再决定要不要动。

  • ✓12 万+ 资产目录 表、任务、指标统一登记
  • ✓字段级血缘 影响分析到具体列
  • ✓质量规则与评分 异常自动提示与拦截
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ebc 数据血缘图谱与影响分析示意图
Data Assets

治理效果,用数字说话

12 万+登记数据资产表 / 任务 / 指标统一编目
48 / 48今日质量规则全部通过并有留痕
98.7数据质量得分按日更新可追溯
180 天操作审计留存访问与变更完整可查
Quality & Catalog

口径统一,交付物也清楚

数据质量规则清单按表与字段配置
  • 完整性:主键非空、必填字段覆盖率
  • 唯一性:重复记录与幂等校验
  • 及时性:分区到达时间与延迟阈值
  • 一致性:跨表口径与枚举值对齐
数据资产目录可按业务域检索
  • 表结构、字段释义与归属责任人
  • 上下游血缘与影响范围
  • 热度、最近变更与质量评分
  • 申请访问与审批流程内置
示例表名
业务域
更新频率
责任人
ods_order_detail
订单域
实时增量
数据工程组
dwd_user_profile
用户域
每日
用户分析组
dws_daily_summary
经营域
每日
指标平台组
ebc BI 分析与指标看板界面示意图
BI & Metrics

业务同事自己就能做分析

拖拽式看板、统一指标定义与订阅推送,把"提需求等排期"变成"自己拖两下"。指标口径由平台统一维护,同一名称在任何报表里都是同一个算法。

  • ✓自助分析 无需写查询即可完成多数看板
  • ✓统一指标中心 口径、单位与计算逻辑集中维护
  • ✓订阅与推送 日报、异常提示按时送达
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Use Cases

不同行业,同一套数据底座

零售与消费

线上线下行为统一建模,库存、门店与会员指标同口径可比。

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制造与物联网

设备时序数据汇聚,产线指标与质检记录统一追溯。

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医疗与公共服务

敏感字段脱敏、访问审批与审计留痕,合规材料齐备。

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From Teams

数据口径统一之后

"以前三份报表三个数字,现在指标中心统一定义,连字段级血缘都能点开看。开会终于不用先对数半小时。"

— 某连锁零售企业 · 数据平台负责人

"源表加字段以前最怕下游崩,现在改之前就能看到影响范围。质量规则自动拦异常,值班压力小了很多。"

— 某制造企业 · 数据工程主管

先接一个数据源,看看链路跑不跑得通

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