通往功能強大、安全且經濟高效的云原生分析的最快且最簡單的途徑是什么？Cloudera Data Platform （CDP）當為優選，因為眾多公司已經通過采用CDP實現上云，并且收益頗豐。

　　目前，全球各行各業的許多用戶都在運用CDP 來產生新收入、降低運營成本并降低風險，這是因為 CDP 能夠幫助他們的傳統數據平臺轉向現代化，并將機器學習和實時分析擴展到公共云，同時獲得整個企業的跨功能協作。

　　以下是Cloudera Data Platform （CDP）助力不同行業的五個客戶上云的成功案例。

　　案例一：某生物制藥公司將其研發生產率提高一倍

　　該客戶是世界上最大的生物制藥公司之一，其四萬多名科學家、研究人員、傳播人員、制造專家和法規專家都緊密圍繞著一個目標——為難以治療的疾病尋找科學解決方案。

　　盡管該公司各個部門目標一致，但團隊缺乏高效協作所需的可擴展性和靈活性的數據平臺。分散式數據孤島使實時流分析、數據科學和預測建模幾乎變得不可能。因此，這家生物制藥公司使用 CDP 建立了臨床數據倉庫。如今，其已成為研究整合中心，公司所有的研發、臨床和第三方數據源都集成于此，進而使該企業的研發生產率提高了一倍。

　　案例二：某金融服務商產品收入增長加快30％

　　該金融服務提供商相信其現有數據資產中存在獨特的創收機會，其希望找到新穎的方法來實現數據貨幣化，以增加收入并擴大客戶群。然而，由于數據分散在200多個不同的數據倉庫中，其未能釋放應有的價值。

　　憑借 CDP，該金融服務提供商現在能夠實現更高的靈活性、更強的性能和更大的數據操作規模。CDP不但 滿足了公司最大的客戶應用所要求的高多租戶、資源爭用隔離和工作負載需求，還使公司能夠查找并實施獨特的數據分析產品和服務。

　　由此，該公司的營收增長速度加快了30%，并將云運營成本每月降低了10萬美元。

　　案例三：某全球物流公司的數據容量增長10倍

　　這家公司經營著世界上最大的停車網絡，其擁有長期的創新記錄和對快節奏商業模式的偏好，比如最近進軍都市廚房。然而，其現有的數據架構并不足以支撐這些創新和擴張。隨著當前業務的數據攝取速率增長到每天幾十千兆字節，該公司意識到了潛在的經濟和功能限制。

　　由于該公司的數據平臺缺少所需的統一數據安全性、治理和沿襲功能，因此無法支持將小型企業與個人聯系起來的全新微商業模式，并且該平臺更無法整合促使都市廚房概念成功所需的新的獨特數據源。

　　使用 CDP 后，該物流公司摒棄了原有使其受限的數據平臺，更好地著眼于未來。它有效地利用了實時流和數據分析功能，基于物聯網傳感器創建了一條全新業務線。從此，都市廚房概念一炮打響，該公司的數據容量增加了十倍。

　　案例四：某生命科學分析公司處理數據的速度提升72倍

　　該生命科學分析公司為數以千計的制藥、生物技術和醫療設備公司提供服務，所有這些公司都擁有成熟的機器學習和數據科學團隊以應對獨特的市場挑戰。然而，不夠靈活的舊平臺一度阻礙了滿足這些客戶的機器學習需求。

　　通過采用CDP ，這家生命科學公司的數據平臺進行了現代化改造，并配備了云原生架構，該架構可隨業務發展而變化，并確保安全性和成本控制，同時還具有混合云的可選性。新架構處理數據的速度與之前相比提升了72倍，使該公司的全球客戶能夠專注于推動醫療保健發展的新產品和功能。

　　案例五：某金融服務商節省了80萬歐元資本支出

　　某全球最大的養老金投資者之一在加快現有業務發展的努力中遇到了障礙，該公司需要將投資回報與這些投資的可持續性和社會影響進行權衡。其本地部署的數據系統已達到了產品壽命終止期（EOL），危及關鍵應用。此外，由于部署實時流和機器學習的工作負載所需的時間較長，該平臺還阻礙了新產品的開發。

　　后來，該公司選用 CDP 來簡化關鍵數據工作負載到公共云的遷移。通過這種新的面向未來的數據架構，該公司能夠迅速延長其創新周期，因為現在可以在數分鐘內（而非以前的數月）部署應用。由此，該公司在基礎架構方面節省了80萬歐元的資本支出。