我们用过很多数据仓库。当我们的客户问我们，对于他们成长中的公司来说，最好的数据仓库是什么时，我们会根据他们的具体需求来考虑答案。通常，他们需要几乎实时的数据，价格低廉，不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下，我们建议他们使用现代的数据仓库，如Redshift, BigQuery，或Snowflake。
Snowflake 是在 Cloud 之上开发的基于云的数据仓库平台，截至目前，亚马逊网络服务 (AWS)、微软 Azure 和谷歌云等流行的云提供商都在支持 Snowflake。
2021年有两条主线，一个是生态系统和商业模式的成熟，比如早在2020年就上市的云数据仓库公司 Snowflake 公司站稳了在资本市场的脚跟、Databricks、Dataiku、Datarobot 等公司估值更高了并且募集了大量的资金，甚至正在追求 IPO；另一方面则是新一代的数据和机器学习创业公司正在崛起，无论是几年前还是几个月前成立的公司都在过去一年左右经历了突飞猛进的增长。
原文地址：https://dzone.com/articles/criteria-for-selecting-a-data-warehouse-platform
以数据洞察力为导向的企业 每年增长 30% 以上。数据有助于公司排除决策错误。团队可以利用数据结果来决定构建哪些产品、增加哪些特性以及追求哪些增长。
2021年，我们看到围绕现代数据栈的兴起出现了相当大的加速效应。我们现在有一个海啸般的通讯、影响者、投资者、专门的网站、会议和活动来宣扬它。围绕现代数据栈的概念（尽管仍处于早期阶段）与云中数据工具的爆炸性增长紧密相连。云计算带来了一种新的基础设施模式，它将帮助我们快速地、程序化地、按需地建立这些数据栈，使用像Kubernetes这样的云原生技术、像Terraform这样的基础设施即代码以及DevOps的云计算最佳实践。因此，基础设施成为构建和实施现代数据栈的一个关键因素。
2021年，我们看到围绕现代数据栈的兴起出现了相当大的加速效应。我们现在有一个海啸般的通讯、影响者、投资者、专门的网站、会议和活动来宣扬它。围绕现代数据栈的概念（尽管仍处于早期阶段）与云中数据工具的爆炸性增长紧密相连。云计算带来了一种新的基础设施模式，它将帮助我们快速地、程序化地、按需地建立这些数据栈，使用像Kubernetes这样的云原生技术、像Terraform这样的基础设施即代码以及DevOps的云计算最佳实践。因此，基础设施成为构建和实施现代数据栈的一个关键因素。 当我们已经进入2022年，我们可以
OLAP 是一个很卷的赛道，创业公司也众多。在本文中，笔者基于 10+ 年的大数据与数据仓库的工作经验，就目前的主流趋势：离在线一体化、引擎一体化、云原生化等写一些思考，抛砖引玉，希望能与各位共同探讨。
多云方法提供了云计算的所有优点，而没有很多陷阱。仅限于单个云计算供应商及其生态系统存在危险，特别是对于那些希望通过创新来领导的企业来说，云计算供应商的技术改进步伐仍在不断加快。维持在最佳云平台上解决特定业务问题或流程的灵活性，可为企业带来竞争优势。
作为全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司，Gartner报告非常值得从业者研究学习。从中我们可以了解到更多行业、产品、技术发展趋势。近日，数据库领域的重磅报告《Magic Quadrant for Cloud Database Management Systems》悄然出炉。作为数据库领域的重要组成部分，云数据库近些年来发展迅速。2020年，Gartner将魔力象限从Operational Database更名为Cloud Database。从2020年的数据来看，云数据库已占据整体数据库市场份额的40%，且贡献了增长市场的9成以上份额。据Gartner预测，到2022年云数据库营收数据将占据数据库整体市场的半数以上。可以说，云数据库代表着数据库行业的未来。本文将尝试从多角度加以分析，窥视云数据库2021发展变化。文中仅代表个人观点，如有偏颇，欢迎指正。
尽管商业智能分析有用，但它们无法以效益化的方式满足面向数据应用的实时性、延迟性和并发性的需求。
这篇博文中提出的建议并不新鲜。事实上许多组织已经投入了数年时间和昂贵的数据工程团队的工作，以慢慢构建这种架构的某个版本。我知道这一点，因为我以前在Uber和LinkedIn做过这样的工程师。我还与数百个组织合作，在开源社区中构建它并朝着类似的目标迈进。
存储仍然是企业云的主要应用，但其作为大量数据的低成本数据仓库的日子即将结束。展望未来，企业应该在云中采用扩大的数据阵列存储选项，其中大部分面向高度针对性的工作负载。 根据调研机构451 Research公司的报告，随着供应商将竞争环境从虚拟机转移到对象存储，云存储总体定价将继续下降。在过去一年中，对象存储定价下降了14%，而虚拟机成本下降了5%。这种趋势是由许多因素驱动的，其中包括云原生的存储解决方案的日益普及，以及对象存储本身正在迅速成为主流企业选项。同样，顶级云计算提供商也热衷于在计算和存储方面保
如果企业采用大数据技术，那么必然会使用云计算技术，因为云平台已经成为存储和处理大量数据的标准平台。随着云计算巨头致力于争夺市场领先地位，云计算服务将在2020年迅速增长。
0 写公众号一年来多来，思维上现在和开始写公众号的时候比，有两个比较大的变化。 第一个变化是对职场个人的行为的分析，放到组织架构这个层面看，才能够看明白更多的道理。人毕竟是群体的动物，脱离了组织没有意义。 第二个变化是技术的分析，结合企业的经营模式来看，才能够看得更清楚。任何企业都是需要赚钱的，这必然会影响到技术本身。 今天我们谈的是Redshift。亚马逊的这款数据仓库云产品可谓非常的成功，同时也是非常的坑人。要理解这里面的坑，不能只看技术。 1 一年前就有人和我说Redshift是个大坑，收费贼贵。
对Teradata大中华区员工来说，公司退出中国早在预料之中，因为，早在2019年就已初现端倪，撑了3年多已属不易。
SQL Server 是 Microsoft 的关系数据库管理系统（RDBMS）。它是一个功能齐全的数据库，主要用于与竞争对手 Oracle 数据库（DB）和 MySQL 竞争。
通过快速部署、很低的资本成本和可扩展性，云计算给公司企业了巨大的价值。 然而，选择IaaS解决方案还是PaaS解决方案对云项目的回报速度以及应用程序开发创造价值的时间会有重大影响。 将大数据解决方案部
如果说多云是当今数据仓库采用的战略，那么跨云就是它对未来的愿景。这种预测来自于一种普遍的需求，即在不同云计算提供商的不同区域之间，甚至在不同的云平台之间无缝地移动和交换数据。
从历史上看，IT外包在很大程度上一直被视为是推动成本节约和效率提高的机会，抑或是能够让技术团队专注于少数核心领域的机会。尽管这些好处仍然存在，但外包的价值近年来已经发生了变化。
说到数据库相信很多人都知道，对于很多的公司来说，公司的品种越多，成立的时间越久，对于储存数据的电脑就会要求越高，而且后期还有可能会出现数据丢失的情况。为了防止此种情况的发生，并有效地储存数据资料，就有了云数据仓库。那么什么是云数据仓库？云数据仓库世界排名的厂商有哪些？
商业智能BI(Business Intelligence) 。相比于数据仓库、数据挖掘，它是一个更大的概念。商业智能可以说是基于数据仓库，经过了数据挖掘后，得到了商业价值的过程。所以说数据仓库是个金矿，数据挖掘是炼金术，而商业报告则是黄金。
随着互联网的快速发展，云计算也成了很多企业的基础配置。特别是一些大企业对于云计算的需求量是很大的，同时对于云数据库的要求也比较高，特别是在安全性与可靠性方面。那么云数据仓库租用价格是多少？云数据仓库的优势有哪些
为啥写这文章呢？很多人都认为，银行在大数据方面应用落后，如何跟不上时代，说是支付宝都去“IOE”了，都推出余额宝了，银行是否除了雇人出来说余额宝的坏话就没啥能耐了等等巴拉巴拉巴拉。但是，笔者真的不是这样的认为的。 首先，银行的IT系统非常跟的上时代。如果论国内的信息化水平，银行的绝对算是数一数二，甚至直接就是数一。哪个公司敢站出来说自己的信息化比银行这个行业好？单独看看那些提供IT技术服务的公司（俗称“外包”，卖人头）就能知道，这个行业吸收了太多的IT从业人员。如果农行不买外协服务，就如同联通拿掉省级精
ClickHouse 最近发表了一篇精彩的文章，描述了 Snowflake 和 Redshift 等云数据仓库已经不能满足新的客户需求，并且指出许多企业已经发现他们的云数据仓库成本是不可持续的。
相比于普通的自己做的数据库而言，云数据仓库的储存空间更大，安全性更高。而且随着市场经济的发展，对于云数据仓库的需求也更大。那么云数据仓库市场规模有多大？云数据仓库有什么优势？
数据，对一个企业的重要性不言而喻。如何利用好企业内部数据，发挥数据的更大价值，对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一，数据仓库在企业内部扮演着重要的角色。构建并正确配置好数据仓库，对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库，可以让数据分析师们如鱼得水；否则是可能使企业陷入无休止的问题之后，并在未来的企业竞争中处于劣势。随着越来越多的基础设施往云端迁移，那么数据仓库是否也需要上云？上云后能解决常见的性能、成本、易用性、弹性等诸多问题嘛？如果考虑上云，都需要注意哪些方面？目前主流云厂商产品又有何特点呢？面对上述问题，本文尝试给出一些答案，供各位参考。本文部分内容参考了MIT大学教授David J.DeWitt的演讲材料。
顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性，因为很多企业更多地采用云计算，并减少了自己的物理数据中心足迹。
编译 | 核子可乐、Tina Databricks 与 Snowflake 之间的激烈竞争再上新台阶，甚至有可能给整个数据仓库领域带来更加深远的影响。 短短半个月，大数据领域新一代领军企业 Databricks 和 Snowflake 就互撕了几回。 11 月 2 日，Databricks 在其官方博客发布声明，表示其数据湖仓（lake house）技术创下 TPC-DS 基准测试新记录，并强调第三方研究表明实际性能可达 Snowflake 的 2.5 倍。 在博客中，Databricks 声称这是一
数据，对一个企业的重要性不言而喻，如何利用好企业内部数据，发挥数据的更大价值，对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一，数据仓库在企业内部扮演着重要的角色，构建并正确配置好数据仓库，对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库，可以让数据分析师们如鱼得水；否则可能使企业陷入无休止的问题之中，并在未来的企业竞争中处于劣势。
数据无论是对于我们个人来说，还是对于公司来说，都是非常重要的。那么，如何储存数据也是许多公司面临的问题，直接数据既要保证安全性，又要保证我们在储存的时候便捷性，访问的时候也需要快速响应。那么有什么样的方式能够储存这样如此庞大的数据量呢？在云数据仓库 Snowflake，提出云数据库概念之前，大部分的企业都会使用传统数据库来解决这一难题。那么，云数据仓库的意义是什么呢？
回顾数据仓库的发展历程，大致可以将其分为几个阶段：萌芽探索到全企业集成时代、企业数据集成时代、混乱时代--"数据仓库之父"间的论战、理论模型确认时代以及数据仓库产品百家争鸣时代。查看原文
在企业数字化转型的当下，数据仓库的云端构建成为主流趋势，Gartner 预测，到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。
导语 | 分析型数据仓库经历了共享存储、无共享MPP、SQL-on-Hadoop几代架构的演进，随着云计算的普及，传统的数据仓库架构在资源弹性，成本等方面已经很难适应云原生的要求。本文由偶数科技 CEO，腾讯云TVP 常雷在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术，到海量数据分析技术」 的《新一代云原生数据仓库的应用》演讲分享整理而成，为大家详细剖析新一代云原生数据仓库的架构、原理和实现技术，以及如何充分应用云原生数据仓库的特点来实现云上大数据应用。 点击可观看精彩演讲视频
企业数据仓库平台的所有者面临许多常见挑战。在本文中，我们着眼于七个挑战，探讨对平台和业务所有者的影响，并强调现代数据仓库如何应对这些挑战。
云数据仓库套件 Sparkling（Tencent Sparkling Data Warehouse Suite）基于业界领先的 Apache Spark 框架为您提供一套全托管、简单易用的、高性能的 PB 级云端数据仓库解决方案。支持创建数千节点的企业级云端分布式数据仓库，并高效的弹性扩缩容，支持数据可视化，通过智能分析帮助企业挖掘数据的价值。
来源：五分钟学大数据 本文约10000+字，建议阅读10+分钟 本文将从历史的角度对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析。 随着近几年数据湖概念的兴起，业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台，各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案，一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。 但是数据仓库和数据湖的区别到底是什么，是技术路线之争？是数据管理方式之争？二者是水火不容还是其实可以和谐共存，甚至互为补充？ 本文作者来自阿里巴巴计算平台部门，深度参与阿里巴巴大数据/数
从整体的资源角度看，有赞数据中台机器数量在 1500 台左右，其中大部分是物理机，也有一部分是虚拟机，同时有 100 个左右的应用、4 万个核，数据规模在 15 PB 左右。
在企业数字化转型的当下，数据仓库的云端构建成为主流趋势，Gartner 预测，到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。 12月20日，腾讯2020 Techo Park开发者大会大数据分论坛在北京召开。腾讯数据平台部数据中心技术总监于洋、腾讯云大数据首席产品架构师高廉墀以及腾讯云大数据团队 Ozone 项目技术负责人陈怡等嘉宾出席大会，并探讨了数据仓库的多元技术，聚焦云端数据仓库的热潮，展现腾讯数据仓库技术架构演进与未来发展。 云原生数据仓库成为风口，助力解决企业数据仓库转型升级 从企业数字化转型看，
机器学习 (ML) 等人工智能 (AI) 技术改变了我们处理和处理数据的方式。然而，人工智能的采用并不简单。大多数公司仅将 AI 用于其数据的最小部分，因为扩展 AI 具有挑战性。通常，企业无法利用 预测分析 因为他们没有完全成熟的数据策略。
导读：随着近几年数据湖概念的兴起，业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台，各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案，一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。
12月20日，在腾讯2020 Techo Park开发者大会大数据专场上，腾讯云大数据产品总经理聂晶对数据仓库近30年发展历程做出总结，并分享了他对目前行业的认知以及未来发展的判断。聂晶表示，当前技术环境变化飞速，单一主体企业难以应对数仓领域爆发式发展挑战，腾讯云希望通过开放开源的生态给用户带来更为透明和精细化的技术及产品服务，助力企业生产力加速提升。 数据仓库从1991年被正式提出，历经近30年的发展历程，企业对数据仓库的重要性感知愈加强烈，同时数据仓库在企业端越来越走向成熟和理性。 “企业不再停留
2020年12月20日，在腾讯2020 Techo Park开发者大会大数据专场上，腾讯云大数据产品总经理聂晶对数据仓库近30年发展历程做出总结，并分享了他对目前行业的认知以及未来发展的判断。聂晶表示，当前技术环境变化飞速，单一主体企业难以应对数仓领域爆发式发展挑战，腾讯云希望通过开放开源的生态给用户带来更为透明和精细化的技术及产品服务，助力企业生产力加速提升。
这十多年大数据技术蓬勃发展，从市场的表现来看基于大数据的数据存储和计算是非常有价值的，其中以云数据仓库为主打业务的公司Snowflake市值最高（截止当前449亿美元），另一家以湖仓一体为方向公司Databricks估值或达380亿美元；各大伺机而动的云厂商也纷纷推出自己的数据湖、云数据仓库、湖仓一体产品。
多云的兴起，源于用户应用对于基础设施、云服务功能、安全性等的差异化需求，用户希望根据需求将应用、数据因“云”制宜，实现业务的高度灵活性和高效性。这也直接驱动着云原生数据仓库等一批云原生应用的流行，以及存储等基础设施加速走向变革。
在当今信息时代，数据被认为是最宝贵的资源之一。企业越来越依赖数据来推动业务决策、改进产品和服务，以及实现创新。因此，构建高效的数据架构变得至关重要。本文将深入探讨如何构建高效的数据湖（Data Lake）并将其与传统数据仓库融合，以满足大规模数据处理的需求。
实现内部部署设施到多云之间的数据迁移将加快创新速度，将业务人员从运营工作中解放出来，并在混合云和多云部署环境之间构建一座桥梁。
1865 年，Richard Millar Devens 在“商业和商业轶事百科全书”中提出了“商业智能”(BI) 一词。” 他用它来描述银行家亨利弗内斯爵士如何通过在竞争前收集信息并根据信息采取行动而从中获利。最近，在 1958 年，一位名叫汉斯·彼得·卢恩 (Hans Peter Luhn) 的 IBM 计算机科学家撰写了一篇文章，描述了通过使用技术收集商业智能 (BI) 的潜力。
确实，如果从一个初学者来说这些技术可能大家听起来会很容易觉得混淆，他们到底是什么样的一些关系？我为大家去简单的梳理一下。
近日，偶数科技对外宣布已完成近 2 亿元的 B+ 轮融资，这是继红点中国、红杉中国、金山云之后的第四轮融资。据悉，本轮融资由某科技巨头领投，老股东红杉中国和红点中国继续加码。Scale Partners 势能资本为本轮的财务顾问。 偶数科技是一家总部位于北京的云原生数据仓库和 AI 产品公司，其自主研发的 OushuDB 是一款高性能云原生数据仓库，可以用于构建企业核心数仓、数据集市、实时数仓和湖仓一体数据平台。现阶段，偶数科技已经服务大型金融、电信、政府、能源等众多领域的国内外客户，其中包括建设银行、中
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