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CannerFlow 數據分析與協作篇

1. 數據分析與數據共享

現在數據分析在企業內部分享給不同單位做應用日趨普遍。但企業的資料過去分享時難以監控以及追蹤,造成企業在做數據協作時同時面臨的數據安全性與審查機制的挑戰

  1. 企業擔心數據外流,資料安全性。
  2. 企業需要跨組織的協作但數據難以共享
  3. 數據共享但未來難以追蹤數據使用狀況
  4. 數據使用難以整合與重複利用

CannerFlow 解決方案

CannerFlow 能夠直接切割出一個跨組織團隊專屬的工作區讓企業在分享資料的時候可以審查,以及可以限制使用者他們可以獲取的欄位以及資料量。而且所有權限可以快速地撤回。

結果

讓企業要跨組織數據分析以及資料共享應用等專案變得可行,而且可以同時確保資料安全性以及未來審查使用。

Key Takeaway

在跨組織數據協作專案時可以確保資料安全性而且得以在未來審查。

2. 數據分析運算擴充

當企業裡面有多位數據應用執行多個專案像是在 BI, AI, ML、數據分析等專案同時應用多數據來源時,現行做法很難讓所有數據分析師擁有相同環境與分配適當的運算資源。

  1. 在日趨複雜的數據應用,應用場景越來越廣泛運算資源在越來越多跨部門時需要能夠橫向運算擴充。
  2. 資料分析工程師並不是資料工程師,他們希望有一個能夠自動擴充的數據平台讓他們能夠使用。
  3. 應用單位越來越多人使用,會需要運算資源分配。
  4. 人員多的情況也需要同時兼顧成本最佳化,是一件相當挑戰的事情。

CannerFlow 解決方案

CannerFlow 整合資料分析工程師所需的數據運算環境,讓數據團隊可以快速開啟數據專案為不需顧慮運算成本與數據處理可以馬上開始進行營運層面的成果產出。

讓資料分析工程師專注做數據整合而不是環境設定,讓資料分析工程師專注於探索商業價值而不是數據運算相關挑戰。

結果

資料分析工程師可以用最快的速度開始進行成果產出,不需要擔心數據工程相關的挑戰而且使用 CannerFlow 可以自動達到成本最佳化。

Key Takeaway

以專案為單位的資料萃取環境,讓資料分析工程師能立即開始做成果的產出。

3. 資料分析工程師 Self-serve 數據

企業現在資料分析工程師需要身兼多職處理資料工程以及運算擴充問題。

  1. 由於企業預算有限,並不會一開始做資料研究就聘請資料工程師、資料庫管理人員。
  2. 就算公司裡面有資料工程師以及資料庫管理人員,但資料分析工程師通常還是需要處理許多資料前置處理。
  3. 資料分析工程師無法專注於成果產出,需要想如何去應用數據工具達到數據處理。
Design

CannerFlow 專為資料分析工程師而設計的軟體可以完全的處理資料工程、資料庫管理的所有任務。自動擴充、聚合整理數據集。

結果

讓企業可以省下聘請資料工程師、資料庫管理人員的費用,並且直接快速導入資料科學相關研究!讓資料分析工程師可以專注於商業成果產出。

Key Takeaway

幫助企業省錢,而且讓資料分析工程師能夠自主研究,立即開始!