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销售和财务报出的业绩数据对不上；月底报表总要花大量时间手工核对；想分析客户行为，却发现基础信息残缺不全？
更麻烦的是，不同团队对同一个数据指标的理解各不相同，导致报表数据对不上，会议时间都浪费在基础概念的争论上。
接触数据的都听过“湖仓一体”，有人就开始疑惑了：数据湖和数据仓库不是够用吗？为什么还要多余再搞一个架构出来？
公司想优化办公流程，报价却要大几十万起步，结果好不容易系统上线了，业务规则一变，又要重新开发，费时费力。
技术团队开发的功能业务方总说不适用；系统随着业务发展变得臃肿难维护；跨部门协作时各说各话，推进困难。
最近总会有一些做IT行业的朋友来问：信息化和数字化两个有什么区别？不都是利用数据做决策吗？
听着是不是很熟悉？这些问题，本质上都不是某个技术点的故障，而是企业的数据体系没有搭建完整。
ETL（Extract, Transform, Load）工具是数据抽取、转换和加载的软件工具，用于支持数据仓库和数据集成过程。作为国外ETL领域的标杆产品，I...
“为什么这样完美的分析模型，得出的结论却偏离实际？”这是我身边一些搞数据的同行经常问的问题。
每天，企业都在产生海量数据：订单记录、用户点击、设备日志...但这些原始数据往往分散各处、格式混乱，无法直接用于分析。
主数据管理可不是另一个IT项目，而是制定核心数据的准则，让这些数据说同一种语言。本文就提供一套清晰的行动框架，从“为什么”到“怎么做”，只需五步就能帮你解决数据...
前几年我在公司做数据支持，每天都被各种数据扯皮搞得头大。各个部门要个基础指标，都得我们技术重新写代码算一遍，重复干活不说，还经常出错，一出错就得找我们去“救火”...
以前我在公司做数据支持的时候，每天都上演这样的场景：表面上大家每天都在看报表、谈指标，但深究下去会发现，同一个词，在不同部门眼里完全是两回事；而一到开会，大家各...
API，这个听起来有点技术感的词，其实就在我们每天使用的各种应用背后默默工作。 它是让不同软件系统“对话”和“交换信息”的标准语言，而API对接，则是应用这门语...
数据清洗——这个数据工作流中承上启下的核心工序，才是真正影响结果可靠性的关键环节。这篇文章就带你系统性梳理数据清洗的应用场景、关键步骤、常见问题以及高效解决方案...
要想解决这些问题，关键是要建立起数据仓库、数据湖和数据海。但很多人一直分不清它们的区别，导致在技术选型时犹豫不决，甚至选错了方向。接下来我就给大家聊聊这三者的真...
现在大家都知道数据很重要。但你是否仔细区分过，你所在的公司拥有的海量数据，究竟是一种模糊的资源，还是一笔能够清晰界定、并直接驱动业务增长的真实资产？
这些问题的根源，很大程度上在于我们依赖的数据它们通常是滞后的、离线的；说白了，其实就是在需要快速决策的瞬间，你手头却没有足够新鲜的数据支持。
在云原生当道的2025年，企业建数据平台，ETL和ELT到底怎么选？这个看似基础的架构选择，后期一旦选错，迁移成本可能高达初始投入的5倍！虽然ETL和ELT这两...
在数据湖仓一体、流批一体的背景下，数据同步作为数据流动越来越重要的一环。然而，数据同步听起来简单，做起来却处处是坑：
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