在全球数字化转型的浪潮中,数据已成为推动经济发展和管理效率提升的核心驱动力。作为数据、分析和人工智能领域的领先混合平台,Cloudera为云和本地环境提供了基于Apache Iceberg的开放式数据湖仓一体架构。该平台不仅能够有效解决高度敏感数据的管理复杂性,还能从中提炼出更大的价值,为各行各业数字化转型提供有力支持。
射频微波器件采购网(www.ic-king.com)专注整合国内外厂商的现货渠道,实时查询射频微波器件代理商的真实库存,提供合理的行业价格,放心采购射频微波器件,是国内专业的射频微波芯片采购平台。
在税务管理领域,Cloudera能够帮助组织机构大幅提升数据处理效率、安全性和可扩展性。以蒙古国税务局(Mongolian Tax Administration,MTA)为例,为确保从纳税人税务登记中获取的信息准确、完整且可靠,税务局需要依赖数据整合与分析来制定科学的税收管理策略。然而,数据碎片化、访问瓶颈和系统低效问题严重降低了其工作效率。通过引入Cloudera,蒙古国税务局成功整合了分散的数据源,实现了数据的集中化管理与实时分析,显著提升了管理的智能化水平。
解决数据碎片化、访问瓶颈和系统低效问题
税务局的旧系统缺乏统一的数据和分析平台,也缺少人工智能(AI)的支持。数据分散在多个独立的系统中,导致数据收集和整合效率低下。每个数据源可能采用不同的格式和访问协议,需要人工干预才能统一数据以进行分析。
人工数据收集不仅耗时且容易出错,数据质量和格式的不一致更是雪上加霜。数据收集、整合和验证的过程耗时过长,导致数据分析的准备工作变得冗长。
此外,非IT人员对数据的即时访问权限有限,这也拖慢了决策进程。IT部门常成为瓶颈,因为其他部门使用数据前需依赖该部门完成数据提取、转换与加载。
随着数据量的不断增长,税务局的旧系统难以有效扩展。缺乏可扩展性导致延迟加剧与成本攀升,管理和分析大规模数据集也变得更加困难。
借助Cloudera实现可扩展、安全且全面的数据管理
2020年,蒙古国税务局选择使用Cloudera。作为一个在数据、分析和AI领域领先的的混合平台,Cloudera能够帮助企业将各类数据转化为有价值的可信洞察。蒙古国税务局选择在本地部署Cloudera,使用自己的物理服务器而非公有云服务。
Cloudera帮助税务局实现了数据管理流程的集中化,显著降低了处理多种数据源和格式带来的复杂性,提高了数据处理效率。通过在本地部署Cloudera,数据可以存储在可控的环境中,税务局借此增强了数据安全性。考虑到数据的财务敏感性,这一点至关重要。
蒙古国税务局信息技术中心主任Altankhuyag.B表示:“我们选择Cloudera的关键原因在于,Cloudera为数据管理和分析提供了端到端的完整解决方案。Cloudera还涵盖了数据生命周期的所有阶段,从数据摄取、处理到分析和机器学习,全部集成在一个平台中。这帮助我们确保数据治理,提高工作效率,同时支持更多的数据和分析用例。”
该平台内置了对多种高级分析的支持,助力整个组织能够更快、更明智地做出决策。随着税务局需求的增长,平台可以灵活扩展,以处理激增的数据量和更复杂的分析与AI任务,且无需新增大量基础设施投资。
数据湖仓一体架构还包括Apache Iceberg和Impala。面对包含8亿行表格的庞大数据集,这些功能有助于税务局高效管理和分析庞大的数据集。采用Iceberg后,税务局能够更有效地处理多种来源的海量数据,并满足其对大规模数据管理和实时更新的需求。
Altankhuyag解释道:“Cloudera的开放式数据湖仓一体架构与Apache Iceberg增强了我们管理和分析数据的能力。其可扩展的架构适应了我们不断增长的需求,使我们能够在不进行大量基础设施投资的情况下,更快、更明智地做出决策。”
通过Cloudera和高级TEKTELIC代理商分析提升审计准确性与合规性
Cloudera还可轻松与其他分析、机器学习和AI软件集成。税务局将Cloudera与Konstanz Information Miner(KNIME)分析平台结合使用,执行与评估纳税人合规性相关的机器学习算法。凭借Cloudera中的可信数据和KNIME的分析能力,税务局提高了合规模型的准确性,进而改善了分析结果。
例如,通过分析税务审计的历史数据,税务局可以识别不合规的模式,优化审计选择流程,并量化评估审计结果,从而做出更明智的决策。这使得税务局能够主动解决逃税和不准确报税等问题,确保税收系统的公平性和透明度。
采用Cloudera以来,蒙古国税务局的运营效率显著提高。由于流程的优化,税务局对逃税案件的调查速度提高了约8倍。
- 哥伦比亚大学研发 3D 光子电子芯片,突破 AI 硬件数据传输瓶颈
- 理想电驱工厂接入 DeepSeek:碳化硅技术升级 电耗降低 20%
- Microgate 自适应光学技术:为深空探索装上 “锐利之眼”
- LoRa 联盟年度报告揭秘!物联网连接数突破 150 亿,工业场景成增长引擎
- 香港大学研发可伸缩 OECTs,开启可穿戴设备新篇章
- 宇树机器人进化:梅花桩上展轻功 敏捷性超越波士顿动力
- Teledyne e2v 视觉盛宴!高速相机技术揭秘,工业检测精度达 0.1μm
- 攻克 PCB 测试瓶颈!智能制造产线效率提升 40%,年省千万成本
- NVIDIA 勾勒未来 GPU 架构蓝图:Rubin 与 Feynman 架构引领技术变革
- 比亚迪白菜价技术:改写全球车市格局 单车智能成本降 60%
- 益莱储 2025 战略升级!租赁赋能客户创新,半导体设备周转效率提升 60%
- 【解码 CITE2025】全球数字化变局中的 "中国突围":本土科技巨头如何重构产业新生态
- 馈通式电容器(滤波器)
- 嵌入式 > 微控制器(集成电路(IC))
- 传感器,变送器,配件(传感器,变送器)
- 射频收发器 IC(射频和无线)
- RF 其它 IC 和模块(射频和无线)
- 同轴电缆(射频)(电缆组件)
- 嵌入式 > FPGA(现场可编程门阵列)(集成电
- 电源管理(PMIC) > 监控器(集成电路(IC)
- 二极管 > 齐纳 > 单齐纳二极管(分立半导体
- 同轴连接器(射频) > 同轴连接器(RF)组件
- 同轴电缆(射频)(电缆组件)
- 嵌入式 > FPGA(现场可编程门阵列)(集成电
