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...

《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...

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。