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。 随着越来越多的基础设施往云端迁移，数据仓库是否也需要上云？ 一、数据仓库建设 数据仓库(DW)的建设方式有很多种，企业可以根据自身需求进行选择。下图简单罗列了主要的DW建设方案并做出扩展对比。 二、云端数据仓库 2.1 云方案优势 基于上面的说明，采用数据仓库的云服务，具有较多优势，包括： 更好的性价比（无论是前期购买、还是后期运营） 更快的交付速度（最快在分钟级） 更优的弹性能力（扩展或压缩 支持从Google云端加载或直接访问，也可以导入数据流。其没有索引，除了数据管理外，几乎不需要维护。 作者：韩锋 首发于作者个人公号《韩锋频道》。 来源：宜信技术学院
根据最近的信息，著名的创业公司，云端数据仓库提供者Snowflake经过最近一轮的融资，其市值已经达到120亿了。这是一个很多创业公司上市之后都很难达到的高度。 简单来说，Snowflake作为一个在不同的云上都能跑起来的，企业级数据仓库，在成本和安全性上都有其优势。 既可以避免企业lock-in到一个特定的数据仓库里（比如Redshift或者BigQuery），又提供了云端的数据仓库解决方案。 目前为止，成功的云端数据仓库基本上都是c++写的。c++对于一个快速的查询引擎的实现有天然的优势。Hadoop生态圈不一定做不出这样一个系统，但是对其中很多组件的增加和改造的必然是大量大量的工作。 而Snowflake已经形成了一定的竞争力，各大云厂商在数据仓库的投入也异常巨大。短期内会不会出现一个Hadoop生态圈的产品，出现以后能不能成功，都是值得再观望的问题。
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但是，我们需要注意的是，域名在注册成功之后，并不是可以立刻使用的，也是需要一个解析过程才可以让我们的域名正常使用的，很多人不知道在哪里做域名解析，那么，在哪里做域名解析呢？ 在哪里做域名解析呢？ 在哪里做域名解析呢？很多地方都是可以进行域名解析的，我们一定要仔细进行解析，因为如果我们无法成功解析域名的话，那么我们的网站也是无法正常运行的，所以域名解析对我们来说是非常重要的。
12月20日15:30-17:20，由腾讯主办的2020 Techo Park开发者大会大数据分论坛《开源开放，下一代云端数据仓库》与您相约751D·PARK北京时尚设计广场，深入探索数据仓库的起源、演进与未来 ，期待与您共同探讨数据仓库的多元数据本质。
域名现在也被列入了一种无形资产，也被国家越来越重视，很多域名都不能随便使用了，那么我们在选择创办网站的时候，服务器和域名是必不可少的，域名在哪里买比较好呢？在购买的时候还需要注意哪些事项呢？ 域名在哪里买比较好 域名在哪里买比较好，最好是选择那些大型靠谱的交易平台，如果是注册域名的话就去那种大型的域名注册商。 以上就是域名在哪里买比较好的相关信息，我们在注册或购买域名时候需要注意的一些内容，大家如果还有什么疑问的话，也可以上网自行搜索。
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下一次，不管实地还是云端，你在陕旅景区的体验都更快乐。 买什么都省App对全链路数据进行洞察分析，同时把A/B测试DataTester玩到溜得飞起，最终形成用户增长的完整闭环。 类似路径慢慢买App也在走。 △买什么都省App（左）和慢慢买App（右） 行行布局，于是也能理解，汽车行业都开始高效联动曾经沉淀下业务数据的孤岛，着手构建客户数据管理平台。 云原生数据仓库ByteHouse，这款数据仓库同时支持实时数据分析和海量数据的离线分析，并有弹性扩缩容能力。 完成了数据的“筑基”，接下来该是“练气”。 那么，火山引擎作为后起之秀，进军云计算行业的底气在哪？ 答案也不难想到。 火山引擎所输出的这套增长能力，火山引擎内部也在用。
越来越多的企业都希望利用云计算，并接受迁移到基于云计算的数据仓库所带来的好处。那么到底有什么好处呢? 无缝简洁 迁移到云端的最令人信服的原因之一是它提供的简单性。 员工采用云计算技术可以集中处理同一文档或程序而无需重复工作，无论他们在哪个位置或区域工作都可以实施。 此外，许多云计算服务甚至不需要配备数据库管理员或技术娴熟的IT人员。 而快速升级硬件并安全存储无限数据量的能力使云端成为大数据分析的理想之地。 经济高效的可扩展性 为云计算设计的数据仓库可以适应实时使用情况，灵活地将组织的确切使用模式与“正确”的容量相匹配。 数据使用者可以通过云端简单地访问数据，并立即享受访问带来的好处。 因此，出现了新的商业模式和市场机会。那些通过云计算实现数据共享生态系统的企业将比竞争对手更具优势。 毫不奇怪，越来越多的企业(包括初创企业和跨国公司)正在向云端迈进。根据云计算产业论坛(CIF)的研究，目前英国的整体云采用率为88%。而随着大数据时代的来临，这种发展趋势仍将持续。
以Google为例，通过将人类基因数据进行智能云端处理，传统条件下只能处理几万甚至十几万的数据处理能力，在智能科技时代则可以提升至几十万甚至几百万的量级。 那么，智能科技与金融行业的结合点在哪呢？ 智能大数据成为智能科技与金融行业的基础。 智能云端将是智能科技与金融行业发挥更大影响的基础。越来越多的迹象开始表明将线下资源整合到线上将会提升效率，将传统互联网时代的资源发挥出更大的作用。智能云端的出现为解决这个问题提供了可能。 将从智能科技处收集到的数据进行云端处理，这一个方面能够提升数据收集的体量和效率，在增加数据容量的同时可以提升数据整合的效率，让智能科技的影响进一步放大，另一方面能够让更多人参与到数据共享之中，这些基于金融行业智能科技的数据共享将能够让金融科技时代变成一个云端的生态圈 ，线下的一些金融行为将会更多地通过云端进行整合，从而让金融行业具有很强的“智能云”属性。
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。 同时，聂晶判断在未来五年内，将会有85%以上的企业将会把企业数据仓库转移到云端，数据仓库的云端构建将会成为企业的第一优选。面对需求爆发式的增长，聂晶发布了腾讯云大数据开源开放的数据生态战略。 在当前, 95%的成熟型企业已经构建了完备的企业数据仓库架构，并且在持续依托云计算技术和大数据技术进行技术架构演进；80%的云端初创型企业开始把数仓决策业务前置，作为初创期与业务平台同期构建，以提升初创型企业数据驱动业务的敏捷度 云端数据IT设施的新技术、新产品、新服务模式越来越成为企业数据IT成本节约的新动能。 我们也认为，在未来五年内，将会有85%以上的企业将会把企业数据仓库转移到云端，数据仓库的云端构建将会成为企业的第一优选。 今天，我们在这里发布一个重磅的开源开放的数据生态战略。
1.png 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。 同时，聂晶判断在未来五年内，将会有85%以上的企业将会把企业数据仓库转移到云端，数据仓库的云端构建将会成为企业的第一优选。面对需求爆发式的增长，聂晶发布了腾讯云大数据开源开放的数据生态战略。 在当前, 95%的成熟型企业已经构建了完备的企业数据仓库架构，并且在持续依托云计算技术和大数据技术进行技术架构演进；80%的云端初创型企业开始把数仓决策业务前置，作为初创期与业务平台同期构建，以提升初创型企业数据驱动业务的敏捷度 云端数据IT设施的新技术、新产品、新服务模式越来越成为企业数据IT成本节约的新动能。 我们也认为，在未来五年内，将会有85%以上的企业将会把企业数据仓库转移到云端，数据仓库的云端构建将会成为企业的第一优选。 今天，我们在这里发布一个重磅的开源开放的数据生态战略。
Snova为您提供简单、快速、经济高效的PB级云端数据仓库解决方案。 借助于Snova，您可以在数分钟内创建拥有数百节点的企业级云端数据仓库，并高效的完成日常维护工作；也可以使用丰富的Postgre开源生态工具，实现对Snova中海量数据的即时查询分析、ETL处理及可视化探索 ；还可以借助其云端数据无缝集成特性，轻松分析位于COS、CDB、ES等数据引擎上的PB级数据。 搭配多种工具及方案以支持多源数据(如传统关系型数据库、Ckafka、流计算等) 高速导入，实现对云端多源数据的汇聚分析。 性能卓越 基于分布式大规模并行处理MPP框架，可线性扩展存储及计算能力。 借助于Snova数据仓库，在金融、零售、互联网、游戏等多个领域，可方便地搭建用于经营分析决策、海量日志分析、用户行为实时洞察等场景的一套解决方案。
TO B：外部购买-面向运营 TOB是指面向企业经营管理者，举个例子，今天我想在京东上买牙膏，在一顿操作猛如虎后，筛到了牙膏，下单，静等快递小哥上门。 举例，我买LG的牙膏，我们来说说LG公司经营者看数据场景，首先我们来看看有什么样的业务数据，业务数据也可以叫事实数据，未经过任何处理及加工的原子数据。 以上案例是指没有能力自己搭建数据仓库数据产品，用excel进行数据分析的企业经营者。 基于这种背景，企业需要去外部市场购买数据产品。 数据清洗，数据加工功能在哪里呢？当然我们有自己的数据仓库，加工和清洗也都在我们自己的数仓中消化。 58的slogan，“人人信赖的生活服务平台”，6个业务线上千种类目，你的所有需求都能在58平台上满足，难道我们自己的数据仓库是直接对接的58这么多的类目吗？显然不是的。
云数据仓库Doris(cdwdoris)为您提供基于 MPP（大规模并行处理）架构的云端Doris托管服务，拥有开箱即用，弹性易扩展等特性。云数据仓库 Doris支持标准SQL语言，兼容MySQL协议，支持对PB级的海量数据进行高并发查询，和亚秒级的快速分析，帮助您轻松应对多种ETL数据处理和业务探索场景。
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