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应用场景

1. 实时数据通道

1.1 接入多种异构数据并投递到下游多种大数据系统
通过数据总线，您可以实时接入APP、WEB、IoT和数据库等产生的异构数据，统一管理，并投递到下游的分析、归档等系统，构建清晰的数据流，让您更好的释放数据的价值。

1.2 收益

系统解耦
对外，大数据系统与业务系统解耦，对内，大数据系统各组件之间解耦。

实时通道
通过数据总线，业务数据能够实时汇入大数据系统，缩短数据分析周期。

2. 实时数据清洗和分析

2.1 接入多种异构数据，实时清洗并归一化
通过数据总线和实时计算，您可以把多种数据源的异构数据实时清洗成统一的结构化数据，为进一步分析做准备。

2.2 收益

实时ETL
接入多种数据源，实时进行清洗、过滤、关联与转换，产出结构化数据。

实时分析
亚秒级产出业务指标，把握转瞬即逝的数据价值。

3. 实时数据仓库

3.1 数据总线替换传统数据库，构建实时数仓
从Lambda架构到Kappa架构，通过数据总线搭建原始数据层，实时明细层和实时汇总层，打造实时数据仓库。

3.2 收益

统一的Kappa架构
传统Lambda架构的两条链路缩减为一条，大大降低维护成本。

大数据实时化
数仓是大数据的基础，实时化的数仓能够让BI、报表、推荐（用户标签产出）等多种业务收益，大数据系统总体向实时化迈进。

本文来自 阿里云文档中心 DataHub 应用场景

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