湖仓一体化是一种供应链管理方法，它将产品从生产到销售的整个过程集成在一起，以提高效率和减少成本。在这种模式下，生产商、仓储商和零售商可以共享信息和资源，以便更快地响应市场变化。
湖仓一体化的优势包括提高库存积压能力、减少库存成本、提高库存周转率、减少运输成本和提高客户满意度。
湖仓一体化的应用场景包括零售、物流、医疗保健、制造业和电子商务等行业。
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问题导读 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖？ 2.湖仓一体化为什么诞生？ 3.湖仓一体化是什么？ 4.湖仓一体化的好处是什么？ 0.沃尔玛纸尿裤和啤酒 在了解湖仓一体化之前，我们先来看一则有关数据仓库的有趣故事吧~ 沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，它利用数据挖掘方法对交易数据进行分析后发现"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！后来经过大量实际调查和分析，发现在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒，这是因为美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。可见大数据其实很早之前就已经伴随在我们的日常生活之中了。 那么接下来我们就来了解一下湖仓一体化的基本概念吧。 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖？ 1.1 数据仓库 早期系统采用数据库来存放管理数据，但是随着大数据技术的兴起，大家想要通过大数据技术来找到数据之间可能存在的关系，所以大家设计了一套新的数据存储管理系统，把所有的数据全部存储到数据仓库，然后统一对数据处理，这个系统叫做数据仓库。而数据库缺少灵活和强大的处理能力。 在计算机领域，数据仓库（英语：data warehouse，也称为企业数据仓库）是用于报告和数据分析的系统，被认为是商业智能的核心组件。数据仓库是来自一个或多个不同源的集成数据的中央存储库。数据仓库将当前和历史数据存储在一起，以利各种分析方法如在线分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)，帮助决策者能快速从大量数据中，分析出有价值的信息，帮助建构商业智能(BI)。 尽管仓库非常适合结构化数据，但是许多现代企业必须处理非结构化数据，半结构化数据以及具有高多样性、高速度和高容量的数据。数据仓库不适用于许多此类场景，并且成本效益并非最佳。
在当今数据驱动的商业世界中，高效、灵活的数据管理成为企业成功的关键。数据仓库和数据湖，作为数据存储和处理的两种主流技术，分别扮演着独特而重要的角色。
2023 年 9 月 26 日，腾讯大数据团队与 StarRocks 社区携手举办了一场名为“构建新一代实时湖仓”的盛大活动。活动聚集了来自腾讯大数据、腾讯视频、腾讯游戏、同程旅行以及StarRocks 社区的技术专家，共同深入探讨了湖仓一体技术以及其应用实践等多个备受瞩目的话题，观看人数过万。
随着企业数字化转型进入深水区，越来越多的企业视湖仓一体为数字变革的重要契机，湖仓一体也受到了前所未有的关注。当然，关注度越高市场上的声音也就越嘈杂，很多过时甚至错误的湖仓一体技术和理念不胫而走，很有可能将转型中的企业引入歧途，推高数据孤岛，造成资源浪费甚至错过数字化转型的战略时机。
在当下科技创业热潮中，多云及一体化数据平台提供商云器科技备受瞩目。成立于 2021 年的云器科技，在近期宣布完成连续两轮总计数亿元人民币的融资，并举办新产品发布会的消息获得了广泛的关注。
沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，它利用数据挖掘方法对交易数据进行分析后发现"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！后来经过大量实际调查和分析，发现在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒，这是因为美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
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
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。
10年前，Pentaho公司创始人兼CTO詹姆斯·迪克逊(James Dixon)在他的博客中第一次提出“数据湖”(Data Lake)的概念；10年后的今天，在业界“数据中台”大火的时代背景下，再来讨论“数据湖”，别有一番风味。
数据湖是近两年中比较新的技术在大数据领域中，对于一个真正的数据湖应该是什么样子，现在对数据湖认知还是处在探索的阶段，像现在代表的开源产品有iceberg、hudi、Delta Lake。
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。
在大模型时代，企业将如何进行湖仓一体化架构选型？下一代Lakehouse架构方向又在哪里？未来面临着怎么样的挑战？让我们在6月15日举办的以「大模型时代的 OLAP 技术演进」为主题的第58届DataFunSummit：OLAP 线上峰会中，「Lakehouse 湖仓一体化架构」论坛上看头部企业如何做！
12月1日，在2023长三角金融科技节金融科技发展大会上，《海量数据处理技术金融应用研究》报告正式发布。据悉，该报告是金融行业首个面向海量数据处理技术的专题研究报告，由北京金融科技产业联盟指导，腾讯、兴业数金联合牵头，中国工商银行、中国银行、浙商银行、北京科技大学、飞腾信息、连用科技等参与编写。
随着业务数据量不断增长的同时，数据结构也变得越来越灵活多样，数据不再局限于规整的结构化数据，半结构化、非结构化数据在数据域处理中的占比逐年上升，因此对不同模态的数据进行智能化数据处理的需求越来越迫切。
在最近的一篇博客中，Cloudera 首席技术官 Ram Venkatesh 描述了数据湖仓的演变，以及使用开放数据湖仓的好处，尤其是开放的 Cloudera 数据平台 (CDP)。如果你错过了，你可以在这里阅读。
自“信创”概念提出以来，国家政策大力支持数据基础软件发展，推动国产基础软件市场快速增长。与此同时，业务侧对数据分析、数据挖掘、数据探索的广泛应用也反推企业升级底层数据架构，通过优化数据引擎支撑数据开发、数据资产管理、数据应用等数据能力建设。国产基础软件发展正当时。
为适应数据应用需求，大数据平台架构持续演进，历经数据仓库、数据湖两个阶段。2020年，湖仓一体概念提出，湖仓一体架构因能实现数据资产统一管理、降低数据冗余、降低大数据平台架构运维复杂性，将成为大数据平台的主流架构。
随着数字化的概念逐步深入不同领域企业的运营中，业务形态和数字化路径也越来越丰富。这也为企业数据处理、储存的方式提出了更多要求。对于企业，尤其是数据驱动型企业来说，需要强大的解决方案来管理和分析整个组织中的大量数据，这些系统必须具有可伸缩性、可靠性和安全性，并且必须具有足够的灵活性以支持各种数据类型和使用场景。这些要求远远超出了任何传统数据库的能力，因此，数据仓库、数据湖等多种不同的架构逐渐成为了数据库行业的热门技术。
近日，大数据独角兽 Databricks 官宣 H 轮融资，经过这一轮 16 亿美元融资，其估值已经飙升至 380 亿美元。Databricks 联合创始人兼首席执行官 Ali Ghodsi 在媒体采访中表示，这笔资金将主要用于加速构建在 lakehouse（湖仓一体）赛道的布局。
本文由数元灵科技CEO朱亚东撰写并投递参与“数据猿年度金猿策划活动——2023大数据产业年度趋势人物榜单及奖项”评选。
Oracle 23c 提出的理念是 App Simple，亚马逊在 re:invent 2022 大会提出的一个理念是 ZERO ETL，其实都是在简化。
数据湖是一种存储系统，底层包括不同的文件格式及湖表格式，可存储大量非结构化和半结构化的原始数据。
数据平台领域发展 20 年，逐渐成为每个企业的基础设施。作为一个进入“普惠期”的领域，当下的架构已经完美了吗，主要问题和挑战是什么？在 2023 年 AI 跃变式爆发的大背景下，数据平台又该如何演进，以适应未来的数据使用场景？
作为一种新兴架构，湖仓一体在扩展性、事务性以及灵活度上都体现出了独有的优势，也正因如此，无论在技术圈还是资本圈，湖仓一体都受到了前所未有的关注度。
笔者在 2021 年底，曾应科技媒体 InfoQ 的邀请，总结了 2021 年的数据平台架构（详见：解读数据架构的 2021：大数据 1.0 体系基本建成，但头上仍有几朵乌云），提出了的 2021 年的 5 个热点、4 个趋势和 3 个挑战。在过去的两年，数据架构领域发生了很多重大变化（很多是拐点级变化），例如大模型技术突破、向量检索成为热点、半 / 非结构化类 Dark Data 开始被关注等等。作为数据平台从业者，笔者经常被问到“下一代数据平台发展趋势？”或者“AI 平台和数据平台是否应该一体”等问题。
“【报告下载】后台回复关键词“数据智能报告”可免费下载数据猿最新发布的完整高清版《2021中国数据智能产业发展报告》
数元灵科技专注于一站式湖仓智能平台新基建，公司基于国产唯一开源湖仓框架 LakeSoul，打造了集处理、分析、智能于一体的现代湖仓数据智能架构，服务于烟草、航空、机场、金融等多个社会基础行业，提供低成本实时数据中台、实时BI分析、智能推荐、智能文本生成等多种解决方案，致力于为企业最大程度挖掘数据价值赋能业务，服务新基建，让数据智能触手可及。目前数元灵已通过工信部国产信创认证、海光国产生态认证、信息安全管理认证、CMMI等认证，荣获中关村高新技术企业、国家高新技术企业等政府荣誉。数元灵目前人员30人左右，年营收近千万。
大数据基础设施的发展经历了四个主要阶段，每个阶段都有着标志性的技术进步来应对新的应用需求。
编者按： 每年仲夏之际，全球两大数据平台巨头 Snowflake、Databricks 均会召开各自的年度大会，成为数据圈的“超级碗”。随着竞争的加剧，Snowflake、Databricks 把 2023 年度重磅市场大会放在相同日期（6.26-6.29），充满着火药味。大会召开在即，云器科技作为专注数据领域的创业公司，策划一系列文章，从主题演讲、重点发布、客户案例等方面对比和解读这两个年度大会。本文是第一篇，对两个大会做前瞻对比，并预测最值得听的场。
7月28日，以“数智进化，现在即未来”为主题的袋鼠云2022产品发布会于线上正式开幕。发布会上，袋鼠云宣布将集团进行全新升级：从“数字化基础设施供应商”，升级为“全链路数字化技术与服务提供商”，并由袋鼠云产研负责人思枢对外正式发布了全新的四大产品体系：数据智能分析与洞察平台“数雁EasyDigit”、低代码数字孪生平台EasyV、一站式大数据开发与治理平台“数栈DTinsight”和极速湖仓引擎“数驹DTengine”。
从一体机、超融合到云计算、HTAP，我们不断尝试将多种应用场景融合在一起并试图通过一种技术来解决一类问题，借以达到使用简单高效的目标。现在很热的湖仓一体（Lakehouse）也一样，如果能将数据湖和数据仓库融合在一起就可以同时发挥二者的价值。 数据湖和数据仓库一直以来都有十分密切的联系但同时存在显著的差异。数据湖更注重原始信息的保留，将原始数据“原汁原味”地保存下来是数据湖的首要目标。但原始数据中有很多垃圾数据，原样保留就意味着垃圾数据都要存进数据湖？没错，数据湖就是这样一个数据垃圾场，不管什么样的数据一股
机器之心发布 机器之心编辑部 国产唯一的开源数据湖存储框架 LakeSoul 近期发布了 2.0 升级版本，让数据智能触手可及。 湖仓一体作为新一代大数据技术架构，将逐渐取代单一数据湖和数仓架构，成为大数据架构的演进方向。当前已有 DeltaLake、Iceberg、Hudi 等国外开源的数据湖存储框架。LakeSoul 是数元灵科技研发的，国产唯一的开源数据湖存储框架，并于近期发布了 2.0 升级版本。本文将结合大数据架构的演变历史及业务需求，深度剖析国产唯一开源湖仓一体框架 LakeSoul 带来的现
导读：本文主要介绍哔哩哔哩在数据湖与数据仓库一体架构下，探索查询加速以及索引增强的一些实践。主要内容包括：
数据湖的起源，应该追溯到 2010 年 10 月。基于对半结构化、非结构化存储的需求，同时为了推广自家的 Pentaho 产品以及 Hadoop，2010 年 Pentaho 的创始人兼 CTO James Dixon 首次提出了数据湖的概念。
数据库行业正走向分水岭。 过去几年，全球数据库行业发展迅猛。2020年，Gartner首次把数据库领域的魔力象限重新定义为Cloud DBMS，把云数据库作为唯一的评价方向；2021年，Gartner魔力象限又发生了两个关键的变化： 1、Snowflake和Databricks两个云端数据仓库进入领导者象限； 2、放开了魔力象限的收入门槛限制，SingleStore、Exasol、MariaDB、Couchbase等数据库新势力首次进入榜单。 某种程度上，这种变化的背后，暗示着全球数据库已经进入发展的黄金时
「腾讯云大数据通过全新升级的云原生湖仓方案与免运维轻量化的大数据Serverless服务，深度融合腾讯云AI产品与能力，为客户提供了端到端的一体化、智能化的企业级大数据平台。同时，凭借对前沿技术的不断探索突破和对产品的持续优化迭代，提供了高创新性、高成长性的数据管理解决方案。」
4 月 11 日，由极客邦旗下 InfoQ 中国主办的 QCon 全球软件开发大会暨智能软件开发生态展在北京国测国际会议会展中心正式召开。主论坛压轴的圆桌对话环节，AutoMQ 联合创始人 & 首席战略官章文嵩、ProtonBase 研究员蒋晓伟、阿里云数据库产品事业部负责人李飞飞、蚂蚁集团 AI 安全商业化总经理张凯围绕“大模型时代的数据智能新趋势”主题展开了巅峰对谈。
Onehouse 创始人/首席执行官 Vinoth Chandar 于 2022 年 3 月在奥斯汀数据委员会[1]发表了这一重要演讲。奥斯汀数据委员会是“世界上最大的独立全栈数据会议”，这是一个由社区驱动的活动，包括数据科学、数据工程、分析、机器学习 （ML）、人工智能 （AI） 等。
从大数据发展的历史长河来看，谷歌的“三驾马车”—— 《GFS》、《MapReduce》和《BigTable》，加上亚马逊的一篇关于 Dynamo 系统的论文奠定了大数据时代发展的基础。从“大数据之父”道格·卡丁创造了 Hadoop 到现在许多厂商开始单独造轮子、做开源，大数据的发展首先是获得了大规模数据的处理能力，然后再解决了数据的分析与挖掘问题，到如今又开始解决“如何实时查询数据”的问题，从近 20 年的发展中基本可以看出，这些演进的背后都是由企业需求和业务发展驱动的。 英特尔院士、大数据技术全球 CTO
采访嘉宾｜王峰（莫问） 作者 | Tina 作为最活跃的大数据项目之一，Flink 进入 Apache 软件基金会顶级项目已经有八年了。 Apache Flink 是一款实时大数据分析引擎，同时支持流批执行模式，并与 Hadoop 生态可以无缝对接。2014 年，它被接纳为 Apache 孵化器项目，仅仅几个月后，它就成为了 Apache 的顶级项目。 对于 Flink 来说，阿里有非常适合的流式场景。作为 Flink 的主导力量，阿里从 2015 年开始调研 Flink，并于 2016 年第一次在搜
2月6日，北京金融科技产业联盟正式发布了《海量数据处理技术金融应用研究报告》（以下简称《报告》）全文。该《报告》是金融行业首个面向海量数据处理技术的专题研究报告，由北京金融科技产业联盟指导，腾讯、兴业银行联合牵头，中国工商银行、中国银行、浙商银行、北京科技大学、飞腾信息、连用科技等参与编写。
随着数据技术的不断进步，LinkHouse作为新一代的高性能列式数据库，正在凭借其独特的技术优势，逐渐在数据处理和分析领域崭露头角。本文将深入探索LinkHouse的一些最新技术使用场景，并通过实战代码展示其在实际应用中的魅力。
近期，由 StarRocks 社区发起、镜舟科技主办的 StarRocks 年度大型技术交流峰会 StarRocks Summit 2023 在上海成功举行，向我们展示了业界最新的发展动向。面对海量、异构的数据处理需求，以及日益增长的实时数据分析挑战，StarRocks不仅提供了解决方案，更开创了新的技术路径。从最初瞄准OLAP领域，到今天引领湖仓一体化的浪潮，StarRocks的每一步发展都引领着大数据技术的演进方向。
为了更系统、深入的梳理数据库的发展脉络和最新进展，数据猿采访了多位业界专家，包括星环科技联合创始人刘汪根、PingCAP 创始人兼 CEO 刘奇、达梦数据技术服务中心副总经理胡俊、南大通用GBase 8s产品线总经理崔志伟、酷克数据首席科学家杨胜文等，来共同探寻数据库的价值和未来。
1.当前，企业在大数据和数据中台建设上取得成果，但数据开发管理仍具挑战性（成本、效率、复杂度）。
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