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。

很多人一听ETL，脑子里就蹦出那三个词：Extract、Transform、Load——抽取、转换、加载。说得没错，但这就像看汽车只看车壳一样，真正让它跑起来的...

George：首先讨论一个颇具争议的话题——数据湖。我们将数据湖定义为存储在公有云对象存储（如某中心的S3或某机构的云存储）中的表格数据，采用Parquet或O...

Flink-Doris-Connector 作为 Apache Flink 与 Doris 之间的桥梁，打通了实时数据同步、维表关联与高效写入的关键链路。本文将...

“仓库压货太多了！” “SKU太杂了，清不下去！” “总觉得库存动得慢，账面挺好看，实际就是卖不动！”

在当今这个数据驱动的时代，企业需要一个强大、灵活且成本效益高的数据管理解决方案。腾讯云数据仓库TCHouse正是为了满足这些需求而设计的。作为一名资深云产品推广...