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数据湖仓：企业数字化转型的加速器

在数字化转型的浪潮下，企业正面临着前所未有的数据挑战。从传统的结构化数据到如今的非结构化数据、半结构化数据，每一种类型都对企业的存储和分析能力提出了更高的要求。面对这些变化，传统的数据仓库已经无法满足企业对数据的管理和处理需求，企业亟需新的解决方案以应对挑战。

一家零售巨头正在进行年终促销活动，数据分析团队接到了紧急任务：在两个小时内完成全国门店销量预测、库存分配优化，并生成一份针对重点区域的促销策略报告。面对突如其来的高强度数据处理需求，传统的数据平台让团队陷入困境：来自各地门店的销售数据分散在多个系统中，整合效率

随着大数据技术的不断发展和应用，企业面临着前所未有的数据挑战和机遇。如何有效地整合、管理和利用这些数据，以支持企业的决策和业务发展，成为摆在企业面前的重要课题。数据中台、数据仓库（数仓）和商业智能（BI）展现作为数据管理和应用的重要工具，各自承担着不同的角色和

商业智能BI的定义其实很简单，简单概括一下就是，商业智能BI是一套完整的由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案，商业智能BI能够实现业务流程和业务数据的规范化、流程化、标准化，打通ERP、OA、CRM等不同业务信息系统，商业智能BI整合归纳企

在数字经济蓬勃发展的今天，企业面临着数据量爆炸性增长、数据分析需求日益复杂的双重挑战。传统的数据仓库解决方案已经难以满足企业对数据处理速度和灵活性的高要求。为了应对这些挑战，火山引擎于2021年正式推出ByteHouse——专为云原生环境设计的高性能数据仓库产

在全球数字化浪潮的推动下，制造业正在经历从传统制造向智能制造的深刻转型。供应链作为链接企业上下游的重要核心，在实现这一转型过程中扮演了不可或缺的角色。数据技术的发展，特别是人工智能（AI）、大数据和云计算的普及，使供应链优化和智能化成为可能。

数据仓库分层是一种组织和管理数据的架构方法，它通过将数据分为多个逻辑层来优化数据仓库的性能、简化数据管理，并提高数据质量。在数据仓库中实施分层架构主要是为了处理和存储大量的数据，同时支持复杂的查询和数据分析。下面是数据仓库中常见的几个分层：

近日，全球IT市场研究和咨询公司IDC发布了最新的《IDC TechAssessment：数据资产平台技术能力评估，2024》（Doc#CHC52204925，2024年10月）报告。华为云在数据资产化、数据治理、数据流通运营、数据集成与存储、生态、落地支持以

近年来，企业和政府部门对数字化的价值的理解愈加深刻，也纷纷加快数据基础设施的建设，数据应用的广度和深度随之极大地扩展。数据智能平台是企业数字化运营深入阶段的统一数据能力平台，能够对数据资产按统一标准进行管理以方便数据可用，并满足企业对数据应用的敏捷开发、实时响

实体版包含了六张精美的纸质稿。为数据行业从业者提供全面的数智化知识体系。

在企业的数字化建设中，数据建模的重要性不言而喻，然而，真正吃透数据建模内涵的却只是少数，大多数企业不过是跟风逐潮，要么为了不落于人后、追赶趋势，要么意图借此打造亮眼 “政绩”，装点企业门面。于是，一番看似风风火火的操作下来，又是搭建数据平台，又是构筑数据中台，

目前由于数据分散在不同的存储环境或数据库中，对于新业务需求的开发需要人工先从不同的数据库中同步、集中、合并等处理，造成资源和人力的浪费。同时，目前的系统架构，无法为未来数据驱动业务创新的理念提供友好的支撑。

不知不觉间，我们的生活中已经充满了数据，各种岗位例如运营、市场、营销上也都喜欢在职位要求加上一条利用数据、亦或是懂得数据分析。事实上，数据已经成为了构建现代社会的基本生产要素，并且因为不受自然环境的限制，已经成为了人们对未来社会发展方向的共识。也正是这些，所以

随着信息化和数字化在社会各方面的推行，数字经济、数据资产成为了当前各行各业企业寻求的新发展。自2020年数据成为第五大生产要素之后，数据就被很多人誉为新时代的“石油”，也让很多人对未来的看法变成了数据处理时代。