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全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。
统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。
企业级多智能体平台,低门槛搭建智能体,灵活编排流程,融合 LLM 实现“问数”、“问知识”
面向企业级数据资产交易运营场景,助力企业实现数据资产的价值挖掘、升值和资产变现。
时间:2025-09-03来源:数据学堂浏览数:8次
数据仓库适合存储结构化的、信息密度高的、经过处理后的数据。例如我们通过大数据分析得到的关联信息、画像信息等,都可以放在数据仓库中。
“仓库”一词也将它的特点表现得清清楚楚。仓库,东西要放在规整的货架上,甚至还会给货架编号。这里的数据很规范,用起来没那么灵活。
数据湖适合存储非结构化的、信息密度低的、未经清洗的数据。例如生产中我们获取到的日志信息、长文本信息等都可以直接放到数据湖中。
曾经有一段时间,大家对于大数据的存储形式分裂为了两派。不断询问是选择数据湖,还是选择数据仓库?
选择数据湖,才能拥有数据的多样与灵活,有利于将不同的数据组合在一起,发现新的规律。选择数据仓库,才能拥有数据的规范与清晰,有利于数据的便捷使用,也利于数据的长时间存储。
湖仓一体,即打通数据仓库和数据湖两套体系,让数据和计算在湖和仓之间自由流动,从而构建一个完整的有机的大数据技术生态体系。这就像是在你的面前放了一个摆满了文档的书桌(数据湖),也放了一个小书架(数据仓库)。于是两者的数据以随意获取,在灵活与规范之间取得了平衡。
下面这份PPT材料来自DAMA中国,专题分享活动《湖仓一体,构建企业数字化新基座》,作者毛亮坚,主要介绍了大数据平台架构演进、详细阐述湖仓一体架构构建与探索思路、湖仓一体化平台应用实践案例、最后提出了湖仓一体化平台未来发展趋势,推荐阅读学习。(文末附PPT下载链接)
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