“为什么我们公司数据这么多,用起来却这么难?”这是我和许多企业管理者聊天时,他们最常发出的感慨。我发现有很多公司总是会遇到这些情况:
在制品管理工具的选择中,Nexus是一款常用的工具,Hadess是一款国产开源免费的制品管理工具,两款工具各有特色。本文将从安装配置、功能、用户体验等几个方面来...
销售团队说“活跃用户”日均十万,市场部报表上却显示十五万,两边争得面红耳赤却谁也说服不了谁;
本文探讨了数据湖、数据仓库与大数据平台的协同工作模式,分析了湖仓一体架构如何成为企业数据管理的新趋势。文章结合腾讯云数据湖计算DLC入选2025年Gartner...
本文围绕数据湖与数据仓库的核心区别展开分析,探讨二者是否为替代关系,并结合实际场景提供选型建议。同时,重点推荐腾讯云数据湖计算(DLC)这一融合湖仓优势的Ser...
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)。