开发在线OLAP数据库DuckDB的团队提出了一种解决方案，旨在解决他们所称的困扰基于Databricks、Snowflake、Google等技术实现的湖仓(Lakehouse)架构的“微小变更”问题。

人工智能浪潮奔涌而至，它改变的不仅是技术，更是一场深刻的企业变革。12月底，在海尔专卖店29周年庆典上，海尔智家董事长兼总裁李华刚表示：“AI时代，海尔智家必须进行TC变革，向平台服务型生态企业转型。”其中，统仓TC重塑客户模式，是这场变革的一个重要方面。

本文主要介绍基于流批一体建设的Feed实时数仓在业务高速发展和降本增效的大环境下，所面临的问题和挑战，以及对应的解决方案。

近日，权威市场研究机构赛迪顾问发布了《中国国产数据库行业应用创新实践指南（2024）》。报告显示，金仓数据库以绝对优势稳居2024年中国数据库管理系统医疗行业、交通行业应用竞争领导者象限首位。

企业数据建设面临两大类问题：第一类问题：聚焦于如何有效识别数据传输链路，特别是在各公司离线数仓规模持续扩大的背景下。用户常遇到以下挑战：首先，针对多业务线场景，需要明确某一 Hive 表中包含哪些

湖仓一体架构作为一种创新的数据管理解决方案，主要包含存储层、计算层，管理服务层三个层次。

随着各业务场景各行业数字化转型加快，数据量呈爆炸式增长。在拥有庞大数据的同时，业务也在分析、查询与响应层面，对数据库系统性能提出了更高要求。云原生技术推动了分布式数据库系统的迭代升级，对云数仓技术而言，“写入能力、高性能查询、高并发、架构精简、成本控制”的一系列挑战，是其在发展中亟待解决的难题。

星辰璀璨，岁月如歌，北京人大金仓信息技术股份有限公司在这波澜壮阔的历史长河中，乘风破浪，迎来了25周年辉煌时刻。

在当今信息爆炸的数字时代，数仓建设与数据治理显得尤为关键。本次分享将为您揭示如何构建一个强大的数据仓库，并进行有效的数据治理。从合理规划数据架构到实施，我们将探讨数据治理过程中的核心原则和优秀实践方案。

6月18日，在腾讯云融合创新大会上，腾讯云宣布大数据TBDS平台全新升级，通过深度融合多架构技术，实现了在单一平台上的湖仓统一，能提供数据入湖、存储、分析、应用等全场景的数据服务能力。