在全球范围内,各行各业都投资于分析其海量数据并创建有效的数据策略,其市场规模预计到 2030 年将达到 6,841.2 亿美元。数据架构是如何通过 IT 基础设...
《新兴数据湖仓设计与实践手册·从分层架构到数据湖仓架构设计(2025 年)》 系列文章将聚焦从数据仓库分层到数据湖仓架构的设计与实践。手册将阐述数据仓库分层的核...
在数字化转型浪潮中,企业数据处理架构正经历从传统数据仓库到现代数据湖的演变。理解两者的核心差异,对于构建高效的数据平台至关重要。本文将深入剖析数据湖与数据仓库的...
近十年前,在某中心首次re:Invent大会上,某中心宣布推出完全托管的PB级云数据仓库服务预览版。这项服务代表了从传统本地部署数据仓库解决方案的重大飞跃,传统...
随着企业数据的爆炸式增长,如何有效地存储、管理和分析这些数据,从中提炼价值,成为现代企业的核心竞争力之一。数据仓库 (Data Warehouse, DW) 正...
要知道做数据没有哪个系统是万能的。很多时候,数据仓库、数据湖和数据海是共存的,只不过在不同场景下扮演不同角色:数据仓库是为了高效查询,数据湖是为了灵活存储,数据...
数据仓库是专门为分析而设计的存储系统。ETL是构建数据仓库的基础,它定期从业务数据库抽数、转换并加载到仓库中,最终支持BI工具进行可视化分析。
从数据仓库的严谨高效,到数据湖的开放灵活,再到如今融合创新的湖仓一体(Lakehouse),这一演进充分体现了企业对数据价值密度提升的迫切需求。数据仓库擅长处理...
面对分散在财务、销售、生产等各个业务系统中的数据,你是否常常感到困扰:为什么同一个指标,不同部门算出来结果不一样?想分析历史趋势,数据却残缺不全?
它的核心思路,是把数据根据不同的处理阶段和用途,分到不同的层次中;每一层只做自己该做的事情,职责清晰,互不干扰。
各个系统的元数据会通过ETL同步到操作性数据仓库ODS里,然后对ODS层的数据按主题域建模,形成DW(也就是数据仓库的主体)。
但其实它们在设计理念、使用场景和企业中的角色是完全不一样的,用过来人的经验告诉你,搞清楚它们的区别,对你理解企业数据架构有非常大的帮助。
用数据仓库做报表快,但放不进原始日志和图片;用数据湖存万物成本低,但查个基础指标却很慢。
在瞬息万变的商业环境中,等一天才能看到分析结果?这已经过时了。实时数仓(Real-time Data Warehouse)让数据从产生到洞察几乎“零延迟”,彻底...
但它要保证数据仓库里的数据是最新、最准确的,而且能实时响应用户的查询和分析需求。
“数据仓库”“数据集市”“数据湖”“数据海” 这几个词常听人提起,但很多时候,大家说着说着就混为一谈了。