數字技術正在改變人們生産、生活的方方面面。作為數字經濟時代的重要生産要素，資料正以指數級别爆發式增長，企業對于資料存儲及處理的方式和要求已是“今時不同往日”。最早古人存儲資料的方法是“以物記物”或“借物記物”，即用更易于攜帶的事物代替所要記錄的事物，後來人類懂得了使用更簡練的符号代替事物。而如今，企業資料不是存儲在實際物體中，更多的是在虛拟的雲端實作海量存儲。
例如，某知名國際物流公司和供應鍊管理公司，每天向220多個國家遞送超過1690萬件貨物；全球連鎖超市W的網絡每小時需處理2.5PB資料……這些企業業務的發展都離不開大資料解決方案。基于大資料技術平台的管理，企業希望的不隻是“滿足當下”，同時也要“應對未來”。對此，天翼雲打造大資料解決方案，深耕企業三大典型場景，助力企業輕松解決資料管理難題！
場景一
資料爆發式增長，存儲成本高
業務分析時效差，報表展示T+1
存在資料孤島，無法統一資料湖
天翼雲翼MapReduce（MR）提出了存算分離大資料解決方案，能夠解綁計算和存儲資源，支援企業在不影響業務計算性能的基礎上，實作獨立擴容存儲。Flink實時入湖的能力，使業務處理時延達到毫秒級，為企業構築統一的資料湖模式。
場景二
自建數倉運維困難、擴充性差
資料量急劇增長對分析性能帶來極大挑戰
企業難以從海量資料中快速挖掘價值
天翼雲資料倉庫服務（DWS）作為雲上企業級資料倉庫，具備高性能、低成本、易擴充等特性，可滿足大資料時代企業資料倉庫業務訴求。DWS具備一站式可視化便捷管理，能夠輕松完成從項目概念到生産部署的整個過程。
同時，天翼雲DWS采用雲化分布式架構，通過将業務資料分散存儲在多個節點上，使資料分析任務可被推送到資料所在位置就近執行，并行實作萬億資料秒級響應。比如在雙12活動、春運搶票等高并發場景中，天翼雲DWS能夠在流量高峰時期短時間完成擴容，更平穩地承接峰值流量。DWS将SQL作為上層應用的統一入口，便于應用開發人員使用熟悉的SQL語言通路所有資料。針對即時分析需求，分析人員可實時從大資料平台上擷取資訊。
場景三
日志資料基數大，資料分析效果差
自建搜尋檢索條件少，資訊傳回慢
資料庫讀庫成本高，查詢性能低
天翼雲雲搜尋服務（ES）在日志分析方面可對IT裝置進行運維分析與故障定位，對業務名額進行營運效果分析，并可應用20餘種統計分析方法，以及近10種劃分次元。從資料入庫到被檢索到，時間差在數毫秒到數秒之間。在搜尋方面，使用者可自定義檢索詞條，并基于天翼雲自研向量檢索能力，快速、精準地對網站内容進行檢索。通過ES的多字段、多類型索引，可有效提升資料庫的全文檢索能力以及高并發的Ad Hoc查詢能力。
大資料技術的出現，為企業開辟了一片新天地，使其不斷朝着數字化、智能化方向邁進，為企業的數智化建設與發展奠定了基礎。天翼雲作為雲服務國家隊以及全球領先的雲服務商，将依托自身深厚技術積澱與完備的産品能力，助力更多企業完成數字化轉型，激發企業大資料潛能，加速企業邁向數智時代！