9月28日，《Greenplum走进深圳》大会顺利举行，会议提供了线上、线下双渠道的参与方式，精彩的演讲内容获得了与会人员的一致好评。今天为大家推送的内容整理自Greenplum资深平台架构师牛云飞演讲的《新一代数据分析及实时数仓平台Greenplum介绍》。
随着企业的发展，分析也在变化，从单纯面向过去，逐步演进到全视角数据分析。数据逐步成为企业核心资产，数据的衍生价值也越来越大，企业都在努力从流程驱动型企业转型成为数据驱动型企业。
在分析1.0阶段，随着信息化建设的深入，企业积累了大量业务数据，用户洗完更了解一段周期内的企业经营情况。因此这一阶段企业以看到过去的描述型分析为主。整合业务数据、累计历史、通过报表、查询等形式，对业务历史数据进行统计分析。这一阶段，需要解答的业务问题是
- 业务以及发生了什么？
- 业务为什么会发生
在分析2.0阶段，企业不仅仅要对已经发生的业务进行评估，还需要对业务进行前瞻性预测。因此这一阶段企业以面向未来的预测型分析为主。需要建立数据科学团队，针对海量数据进行探索、研究，从数据中发现新的业务洞察。这一阶段，需要解答的业务问题是
- 已经发生了什么？
- 为什么会发生
- 将要发生什么？
在分析3.0阶段，企业希望提高分析的时效性，嵌入业务流程自动化、智能化驱动业务。因此，这一阶段企业以决定现在的运营型分析为主。监控业务，实时反映当前业务状况，进而，利用预测型分析的成果，驱动业务向我们希望的方向发生。这一阶段，需要解答的业务问题是：
- 已经发生了什么？
- 为什么会发生？
- 将要发生什么？
- 正在发生什么？
- 如何驱动业务发生？
为满足分析2.0或3.0阶段的需求，很多企业采用多种技术路线，建立多个异构数据平台，管理混合数据生态，提供多样化的分析能力。这一思路为数据平台建设带来了如下挑战：
- 数据分散在多个异构平台，缺乏统一的企业级视图
- 数据冗余存储，一数多源，存在二义性
- 平台间数据共享、交换频繁，数据流网状
- 技术路线复杂，增加了开发和运维工作量
全视角数据分析需要现代化数据平台。数据平台需要面向混合数据生态，基于多元化寄出设施，提供多样化分析能力。而Greenplum作为新一代数据分析及实时数仓平台，能够针对不同形态、不同时效性的数据具备高效的采集能力和海量数据管理能力。同时，还能通过标准SQL语言，集成各类企业数据源（如：Hadoop、对象存储等），保证数据访问准确、完整、及时并使用方便。
Greenplum提供的服务既包括复杂的分析查询，也包括简单高并发的点查询，更有HTAP类型的分析。此外，还可以使用文本检索、机器学习等技术提供数据服务，具备多样化的计算能力。
现代化的数据平台需要应用于不同的分析场景，有些场景CPU敏感，有些强调IO能力，有些则需要按需搭建、弹性伸缩，Greenplum可以适用于不同基础设施要求。
戳下面链接观看完整演讲视频，深入了解新一代数据分析及实时数仓平台Greenplum。
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