在实际业务中，我们经常需要将 SQL Server 中的数据共享给不同平台、不同数据库类型的业务系统，比如大数据平台、政务云、国产数据库等。DataMover ...

收到上级要将业务系统数据共享的任务。要求将23表的数据共享给XXX平台在政务云的达梦数据库。调研了一些开源方案DataX、Kettle、flink cdc等，需...

在“数据民主化”浪潮下，业务人员希望能像使用搜索引擎一样，通过自然语言对话即可实现自主数据探查、分析和洞察。以 ChatBI、Data Agent 为代表的数据...

过去，一次复杂的数据探查往往意味着冗长的流程和漫长的等待。业务人员需要先将模糊的看数、用数需求“翻译”成技术人员能理解的逻辑和数据口径，然后提交工单、等待排期、...

以 HR 部门为例，需要分析员工招聘渠道的有效性、培训投入与产出的比例，以及员工流失率与绩效的关系等；财务部门则聚焦于成本结构分析、预算执行偏差原因查找，以及不...

在数字化转型浪潮中，智能问数 Agent已成为企业实现数据民主化、驱动业务决策的核心工具。然而，面对市场上琳琅满目的产品，企业如何避免“选择困难症”，实现精准选...

在数字化转型的浪潮中，随着数据已成为企业宝贵的资产，数据分析的需求日益增长。传统 BI（商业智能）工具虽能提供强大的数据可视化能力，但需要依赖 IT 代码开发、...

2025 年，ChatBI（对话式商业智能）以“自然语言交互+智能数据分析”的模式席卷企业服务市场。从零售门店的实时销售分析到电商平台的运营决策，ChatBI ...

AI 大模型与大数据的融合，让业务用数从“提需求—等排期—看报表”转为“开口即得”的对话式分析模式，响应时效从 T+1​ 压缩到分级秒级，推动企业数据分析从“工...

在数据驱动的决策时代，ETL（提取、转换、加载）作为数据流水线的核心，其工具选型直接关系到数据团队的效率与数据资产的质量。面对市场上琳琅满目的工具，许多数据工程...

在现代企业中，数据往往分散在多个独立的业务系统中，这就出现了“数据孤岛”：市场部门无法及时获取销售数据，管理者难以看到统一的业务全景，手工整合报表不仅效率低下，...

两年前，我在的数据团队每天面对海量数据，总是在抱怨：想要做个决策调整，结果部门报表里的数字前后对不上；想整合一份完整的用户视图，就得手动对接各个团队，耗时耗力；...

作为一名数据工程师，你是否曾深陷于数百行复杂的SQL脚本、存储过程以及难以维护的调度任务中？在数据源日益多样化、实时性要求越来越高的今天，传统基于SQL的ETL...

Apache Flume支持采集各类数据发送方产生的日志信息，并且可以将采集到的日志信息写到各种数据接收方。其核心是把数据从数据源（Source）收集过来，在将...

最近与几位数据部门的老友交流，发现一个有趣的共识：在大模型和AI应用如火如荼的今天，我们这些“老数据人”非但没有被边缘化，肩上的担子反而更重了。大家讨论的焦点，...

在典型的跨境电商架构中，订单、用户、库存、物流等多达数十个系统间存在着错综复杂的API与数据表调用关系，任何一个环节的API变更、网络抖动或数据格式不匹配，都可...

我们的核心数据仓库与数据集成体系构建于十年前，完全以Informatica PowerCenter为基石。该平台承载了从CRM（Salesforce）、ERP（...