防止删库跑路或机房故障导致的数据永久丢失。
解决客户端行为数据与后端统计不一致的问题。
打破数据孤岛，规范部门间的数据流转。
通过量化指标推动各部门提升数据质量。
解决Spark作业常见的OOM和Shuffle失败。
降低存储成本，提升热数据的查询性能。
确保数据作为API对外提供服务时的安全性。
降低数据获取门槛，解放数据研发生产力。
识别和清理数据资产中的“僵尸文件”和浪费。
提高ETL效率，减少全量同步的资源消耗。
解决Flink任务的反压、延迟和Checkpoint失败问题。
确保PII等隐私数据在存储层的安全合规。
打造企业数据的“百科全书”。
结合数据湖的灵活性与数仓的规范性（Lakehouse）。
解决多租户环境下的YARN资源争抢问题。
自动化发现数据中的脏数据、空值和波动。
消除业务与技术之间的语言障碍（如GMV定义）。
规划基于Flink和Kafka的实时数据处理分层。
建立数据的“家谱”，追踪数据来源与去向。
帮助架构师区分OLTP与OLAP模型，解决混合负载带来的性能问题。