数据孤岛将成为释放数据价值的关键障碍
数据孤岛是存在数十年的难题,在数字化战略深化到数据驱动的阶段,
数据孤岛将是实现数据驱动的最大羁绊之一
数据孤岛是存在数十年的难题,
在数字化战略深化到数据驱动的阶段,
数据孤岛将是实现数据驱动的最大羁绊之一
多达 82% 的企业
受到数据孤岛的阻碍
多达 82% 的企业
受到数据孤岛的阻碍

仅 45% 的结构化数据
应用于业务
仅 45% 的结构化数据
应用于业务

不足 1% 的非结构化数据
被分析或使用
不足 1% 的非结构化数据
被分析或使用

多达 68% 的数据
未被分析
多达 68% 的数据
未被分析

什么是数据孤岛?
由于部门、应用、架构、多云环境等导致的数据孤岛,
致使数据无法互通、共享、被利用
源自部门的数据孤岛
不同部门中的数据无法互联互通,导致数据仅限于本部门,无法被共享,无法被利用

源自应用的数据孤岛
数据仅限于本应用,无法被共享,无法被利用

源自架构的数据孤岛
数据孤立在不同系统中,无法互通、共享、被利用,导致无法以数据驱动业务

源自多云的数据孤岛
混合云或多个公有云的普遍采用,数据分布在不同的云基础设施中,无法互通、共享、被利用,导致无法以数据驱动业务

阻止数据孤岛蔓延,实现数据驱动
打破非结构化数据、机器数据、备份数据孤岛,实现数据的共享与利用
打破非结构化数据、机器数据、备份数据孤岛,
实现数据的共享与利用
非结构化数据
统一内容管理:打通非结构化数据孤岛,实现跨桌面数据、业务数据的统一内容管理
统一知识管理:打通知识孤岛,实现文档管理到知识管理的进阶,实现统一知识管理
统一搜索:AI驱动实现跨平台、跨系统、跨应用的统一数据智能搜索

机器数据
统一机器数据管理:打通日志、指标、链路数据孤岛,实现机器数据统一采集与管理
统一搜索:自动关联分析,加持机器数据统一搜索

备份数据
测试数据管理:
备份数据再利用,打破备份数据孤岛

打破非结构化数据孤岛,以内容改变生产力
组织内近 80% 的数据为非结构化数据,然而仅有不到 1% 的非结构化数据被分析或使用
-
统一内容管理
业务痛点
- 桌面数据散落在员工桌面,难以获取利用
- 业务系统数据仅限于当前应用,难以共享互通
- 历史数据难以迁移与整合,导致已有数据挤压和流失
业务价值
- 汇聚分散的桌面数据与业务数据,实现统一内容管理
- 业务无感情况下,在线平滑迁移历史数据,实现统一管理
-
统一知识管理
业务痛点
- 桌面数据散落在员工桌面,难以获取利用
- 业务系统数据仅限于当前应用,难以共享互通
业务价值
- 打造企业级知识库,实现知识数据统一管理
- 围绕业务创建知识主题,智能推荐相关知识
- 打造企业知识社区与专家库,促进人才知识交流与分享
-
统一搜索
业务痛点
- 搜索速度慢
- 搜索精准度低
- 搜索合规性要求高
业务价值
- 提供统一的搜索门户,实现毫秒级搜索速度
- 支持综合搜索、图片搜索、知识搜索等丰富搜索模式
- AI驱动的智能搜索可实现高精准度搜索和相关知识推荐
- 严谨合理的权限控制保障搜索合规性和数据访问安全性
打破机器数据孤岛,释放运维生产力
通过机器数据统一采集与管理,实现智能运维
-
统一机器数据管理
业务痛点
- 日志、指标和链路数据跨不同技术栈,数据采集难、合规留存难
- 机器数据量大且分散,难以统一管理、快速定位与修复故障,影响客户体验
业务价值
- 全平台数据采集能力,合规留存,满足企业合规合法经营需求
- 机器数据的统一管理,实现系统故障快速定位与修复
- 提升对外服务质量,改善客户体验
-
统一搜索
业务痛点
- 日志数据分散在多设备、系统上,缺乏统一搜索入口
- 缺乏常用搜索语句模板,搜索效率慢
- 数据缺乏关联性,搜索单一属性/来源的日志无法定位故障
业务价值
- 提供多设备、系统数据统一搜索入口
- 友好的搜索语法提示功能,助力业务与运维人员高效搜索
- 通过关联搜索,快速定位故障
打破备份数据孤岛,释放备份数据价值
通过备份数据进行开发测试,实现备份数据再利用
-
测试数据管理
业务痛点
- 备份数据跨部门流动难
- 敏感数据安全无法保障
- 投入产出不成正比
业务价值
- 降低对生产环境的影响
- 加速数据跨部门流动,提升研发交付效率
- 敏感数据脱敏,安全合规
- 提升投资回报率