大数据时代，企业往往产生大量数据，这些数据都是企业重要的资产，然而很多企业并没有很好地挖掘，利用这些数据。

企业数据服务平台 Shark Store 为实现数据快捷流通，支持数据应用敏捷开发提供了可能。

据悉，某银行采用多技术平台建设新一代数据仓库和ODS，每个数据分区都由单独的团队负责，采用ETL方式开发作业进行数据交互。

在没有使用 Shark Store 之前主要存在如下问题：
① 传统的ETL开发方式受上线点的限制，供数周期长，灵活度不够，各团队间协调管理的成本较高。
② 数据量大、数据种类繁多且数据流向复杂，作业开发成本高、数据流向管理难度大。

为了降低人员管理成本，缩短供数周期，先进数通为其部署了企业数据服务平台 Shark Store 。

通过平台的部署，该银行从几个方面得到改善：

· 开发工作量
使用前：100个数据交互作业，需求沟通、作业开发、测试和上线需要5到8个开发人员才能完成
使用后：减少需求沟通，无作业开发、测试和上线环节。100个数据交互作业，只需要2个开发人员就可以完成发布工作

· 供数周期
使用前：正常上线周期为30天，紧急上线周期为15天。平均供数周期为20天+
使用后：无上线时间点限制，供数周期缩减到1天

· 历史数据供数周期
使用前：数据消费者使用历史数据必须通过工作单方式进行申请，由人工方式进行供数，平均处理时间3天+
使用后：在使用发布区存放历史数据副本的情况下，历史数据消费订单实时生效。处理时间为T+0

· 数据流向分析
使用前：人工分析作业与数据关系，在通过分析作业间关系确定数据流向。平均分析时间1天+
使用后：SharkStore提供数据流向实时查询分析