现代数字经济依赖于通过各种渠道为客户提供无缝和个性化的体验，包括网络、移动、社交媒体或实体店内。这些要求使得当今的企业有必要优先考虑通过实时数据全面了解客户。
根据麦肯锡的一项研究，个性化通常会推动 10% 到 15% 的收入增长。公司通过有效利用大规模数据来增加客户知识和亲密关系的技能越熟练，他们就能越快地展示更高的收入增长。
用户360不仅仅是“了解客户”——它整合了关键数据源以产生实时洞察力，从而建立忠诚度并与您的品牌建立真正的联系，并应用于个性化、欺诈检测或者精准推荐。
因此构建一个用户360平台就变得非常迫切，流程分可以是以下步骤：生产用户数据，分析用户数据，输出用户360数据，查询用户数据。核心就是数据。
数据永远是最难的部分—— 如下图所示：
然而大多数企业都有一个更复杂的版本。有些有数千个应用程序。在这些应用程序之间共享数据的需要需要能够将应用程序连接到来自其他应用程序的数据。显然，只需很少的这些联系就会使事情变得复杂。然后添加来自物联网设备之类的端点传感器数据，而不是添加来自社交媒体等来源的外部数据馈送以获取上下文数据，然后添加诸如手机之类的参与系统端点设备 - 数以百万计。显然，这很快就会成为组合爆发力。今天，ETL 是将所有这些应用程序连接在一起的主要方法，它不是扩展的。复杂性是压倒性的，需要提供数据的速度越来越快。再加上企业在他们的云之旅中，他们经常会意外地在云中创建新的数据孤岛。造成的结果就是架构复杂笨重难以维护，数据无法高质量管理，数据噪音多，同时使用了众多的商业套件支付不菲的价格。
DSE 支持一种标准且简单的方法来解决复杂的企业数据集成挑战——通常是通过现代化或全新的现代数据应用程序开发。
带有 DSE 的 Stargate 允许以标准方式读取/写入多种数据格式和各种 API 的数据，并为所有企业现代数据应用程序提供支持。工作负载管理和 ETL 内置于 DSE 中，因此一切都由平台自动处理。运行多个工作负载很容易，并且可以在同一个数据库集群中执行，工作负载的分离存在于相同的物理位置或多个单独的位置，包括一个或多个云供应商（即混合云）。数据在专门用于不同工作负载（例如事务性和分析性）的节点之间自动复制，因此无需执行手动和容易出错的 ETL 功能。除此之外，用户360习惯使用图数据库来解决关系问题，比如吹牛的时候总是举我朋友的朋友的朋友的例子。
这里必须得提一下DSE Graph，它是建立在 TinkerPop 和 Apache Cassandra 的基础之上。DSE Graph 是 DSE 多模型平台的一部分，它为 Cassandra 的键值和表格数据模型、JSON 和图形提供支持。因为来自所有模型的数据都存储在单个持久层中，所以每个数据模型都继承了 Cassandra 的优势以及 DSE 的企业级功能。并且是开箱即用的。有了DSE Graph我们可以快速方便的构建一个用户的360关系画像，而无需遍历各种数据源。比如下图所示：
需要体验DSE Graph的功能可以通过以下demo快速上手，这个demo是使用DSE Graph 存储世界杯国家及成员的关系数据：
https://github.com/tom-kuppinen-datastax/dse-multimodel-worldcup
有兴趣的可以把它fork下来并自己动手试一试，这个demo涉及的知识蛮多，非常值得学习。我将在5月12号下午3点进行线上直播演示这个demo，欢迎大家参加，直接关注公众号并回复数字 9042，届时会把直播地址推送给您。
DataStax 5月份直播预告：
Multi-Model Graph Database，demo 图库demo演示。
DSE desktop,在几分钟内配置 Cassandra 和 DataStax Enterprise 的开发环境。
Health Check, 集群健康度检查。
