数据仓库
从数据仓库到湖仓一体，架构演进无尽头！
数据仓库将继续演化为更实时、更智能的“数据核心”，而数据中台将成长为连接数据与业务的“智能中枢”。当市场人员能实时获取客户洞察、运营人员能预测设备故障、决策者能模拟战略选择时，企业才真正实现了从“拥有数据”到“驾驭数据”的蜕变。
数据分析
在数字化浪潮下，数据成为企业核心资产，如何高效管理与运用数据至关重要。为此，白鲸开源特推出系列文章，围绕数据湖仓设计与实践展开，深度剖析数据架构、开发规范等关键内容。从传统数仓困境到数据湖仓融合，从整体架构分层到各层设计要点，再到 DataOps 开发标准及调度、集成开发建议，全面且深入，旨在帮助读者掌握数据湖仓建设精髓，提升数据管理与运用能力，为企业数据驱动决策筑牢根基。下文为本系列文章第 0
数据分析
在掌握了Hadoop三大核心组件的基础原理后，我们面临一个更加实际的问题：如何在这个分布式基础架构上构建高效、易用的数据仓库体系？Hive作为Hadoop生态中最早出现的数据仓库工具，通过SQL化接口将MapReduce的复杂性封装起来，使得传统数据人员也能利用大数据平台进行数据分析。
软件结构
南大通用云数据仓库 GBase Cloud Data Warehouse（简称 GCDW）是一款自主研发的云原生数据仓库。GCDW 采用存算分离架构，支持计算资源和存储资源的弹性伸缩、无限独立扩展，适用于公有云和私有云上分析类型的大数据平台、综合性 BI 系统、数据仓库和集市系统。本文从架构、核心概念、核心价值等方面对 GCDW 进行简要介绍。
国内数据库
在迁移到 EMR Serverless Spark 之后，TCO 明显下降，平台按作业生命周期弹性拉起与回收，只为实际消耗付费；同时，托管化带来了稳定性与调度效率提升；更关键的是交付确定性提升，大作业整体可提速约 1 小时，报表链路从长尾波动变成更可控的出数节奏。
Spark
在数据驱动决策的时代，企业数据仓库面临的挑战已不仅仅是存储海量信息，更在于如何高效、灵活、安全地转化数据价值。传统架构在资源利用率、弹性扩展和复杂分析上的瓶颈日益凸显。为此，GBASE南大通用基于GBase 8a MPP数据库内核，构建了云原生数据仓库GCDW。它并非简单的升级，而是一次对数据存储、计算与管理模式的重新设计，旨在成为企业智能化转型的核心数据引擎。
国内数据库
本文介绍利用ETLCloud平台实现达梦与Greenplum间高效批量数据同步，提升数据流通与业务灵活性。
数据治理
数据湖、数据仓库与ETL是企业数据架构中的互补组件，需厘清其关系以构建高效、可扩展的现代数据基础设施。
数据治理
在云栖大会的ODPS分论坛上，阿里云MaxCompute迎来了十五周年的重大技术发布。从云原生到AI原生，MaxCompute正式宣告迈入一个全新的发展阶段，推出AI原生数据仓库核心能力，构建面向AI时代的大数据基础设施。
数据分析
日前，IDC发布了《2024年下半年中国数据仓库软件市场跟踪报告》。报告显示，2024下半年中国数据仓库软件市场规模为5.5亿美元，同比增长8.7%。其中，本地部署数据仓库软件规模2.8亿美元，同比增长6.8%；公有云数据仓库软件规模2.6亿美元，同比增长10.9%。IDC预测，到2029年，中国数据仓库软件市场规模将达到20.9亿美元，2024-2029的5年市场年复合增长率（CAGR）为15.
国内数据库
日前，IDC发布了《2024年下半年中国数据仓库软件市场跟踪报告》，详细调研分析了中国数据仓库软件市场的现状和发展状况。一、市场整体规模：IDC数据显示，2024下半年中国数据仓库软件市场规模为5.5亿美元，同比增长8.7%。其中，本地部署数据仓库软件规模2.8亿美元，同比增长6.8%；公有云数据仓库软件规模2.6亿美元，同比增长10.9%。IDC预测，到2029年，中国数据仓库软件市场规模将达到
国内数据库
导读参加本次会议，了解亚马逊云科技分析服务在数据仓库和SQL分析方面的最新创新。Amazon Redshift是由人工智能驱动的云端数据仓库解决方案，已被数万亚马逊云科技客户用于现代化数据分析工作负载，并以最佳性价比生成商业洞察。进一步了解Amazon Redshift最新推出的功能，这些功能能够帮助您的组织以更低的成本做出更快的决策。演讲精华以下是小编为您整理的本次演讲的精华。在现代数据仓库不断
公有云实践
导读你是否花费太多时间在数据仓库管理任务上，如硬件配置、软件修补和性能调优，而没有足够的时间来构建应用程序和利用数据进行创新？每天都有数以万计的亚马逊云科技客户依赖Amazon Redshift，在不管理数据仓库基础设施的情况下，在所有数据上实现秒级运行和扩展分析。在本次会议中，听取亚马逊云科技客户分享他们迁移到现代云数据仓库和使用Amazon Redshift进行分析的历程。学习构建强大的分析和
公有云实践
本文将深入探讨数据仓库分层 4 层模型的核心概念、架构设计和实施步骤，并结合 StarRocks 的优化实践，为您提供一套完整的数据仓库建设指南。
数据挖掘
在当今数据驱动的时代，企业需要处理和存储海量数据。数据湖与数据仓库作为两种主要的数据存储解决方案，各自有其独特的优势与适用场景。本文将客观详细地介绍数据湖与数据仓库的基本概念、核心区别、应用场景以及未来发展趋势，帮助读者更好地理解和选择适合自身需求的数据存储方案。一、基本概念数据湖（Data Lake）数据湖的概念最早由Pentaho公司的James Dixon在2011年提出，是一种能够存储数据
数据挖掘
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