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。
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。
当数据仓库可以处理非结构化数据，而数据湖可以运行分析时，组织如何决定使用哪种方法?这取决于其需要采用数据回答新问题的频率。 传统上，数据仓库收集来自组织业务的所有结构化数据，因此组织可以将其集成到单个
近年来，全球公共云服务市场蓬勃发展，这并不令人感到惊讶。受到物联网(IoT)增长的推动，每天创建的数据量达到了惊人的2.5艾字节。存储、分析、利用数据对于企业在大数据时代的生存至关重要，实现这一目标的唯一方法是采用云计算技术。
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。
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。
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，
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。做个对比，我前东家Tableau在上市后很长时间里，市值的高点也没超过100亿。
这是《未来简史》中提出的三个革命性观点。一本书短短百页，让我们看到了世界颠覆性的变化，从计算机，到互联网，再到大数据、人工智能，所有的变化都在以一种肉眼可观却又无法捕捉的状态悄然发生着，而推动变化发生的背后，则是数据价值的提升。
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。
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。
12月19日至20日，由腾讯主办的2020 Techo Park开发者大会将于北京召开。作为一个专注于前沿技术研讨的非商业大会，Techo Park开发者大会致力于为全球开发者搭建一个开放、中立、活跃的技术交流平台。通过最纯粹的技术分享、最干货的应用实践，和最前沿的技术思考为中国以及全球云计算爱好者、从业者、开发者提供最具参考价值的创新分享。
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。
12月19日至20日，由腾讯主办的2020 Techo Park开发者大会将于北京召开。作为一个专注于前沿技术研讨的非商业大会，Techo Park开发者大会致力于为全球开发者搭建一个开放、中立、活跃的技术交流平台。通过最纯粹的技术分享、最干货的应用实践，和最前沿的技术思考为中国以及全球云计算爱好者、从业者、开发者提供最具参考价值的创新分享。 在本次 Techo 大会，您可以体验更多创意玩法：不止有云计算各领域技术嘉年华论坛、主题圆桌派，还有22小时黑客松大赛、“奥秘之城”展览等创新活动…沉浸式感受云端之
从本质上说，数据湖就是一个信息资源库。人们常常将数据湖与数据仓库混为一谈，但两者在架构和满足的业务需求上都不一样。尤其是，随着社交媒体数据、物联网机器数据和交易数据持续快速增加，云数据湖成为了现代数据管理战略的重要组成部分。存储、转换和分析各类数据的能力可以为企业发现新业务机会和实现数字化转型铺平道路，而数据湖正好能赋予企业这种能力。
12月19日至20日，由腾讯主办的 2020 Techo Park 开发者大会将于北京召开。作为一个专注于前沿技术研讨的非商业大会，Techo Park 开发者大会致力于为全球开发者搭建一个开放、中立、活跃的技术交流平台。通过最纯粹的技术分享、最干货的应用实践，和最前沿的技术思考为中国以及全球云计算爱好者、从业者、开发者提供最具参考价值的创新分享。 在本次 Techo 大会，您可以体验更多创意玩法：不止有云计算各领域技术嘉年华论坛、主题圆桌派，还有22小时黑客松大赛、“奥秘之城”展览等创新活动…沉浸式感受
Snowflake已于2020年9月16日正式上市，市值超过700亿美元。该公司成立于2012年，致力于为企业提供数据云平台，帮助客户打破数据孤岛，方便企业运用和分享数据，并从中获得数据价值和商业洞见。Snowflake提供的产品技术服务在国内更多被称为数据中台。当然，它独特的技术优势是获得资本亲赖的原因之一。
12月20日15:30-17:20，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。 直接扫描识别下方海报二维码 直达 2020 Techo Park 大数据分论坛 参会报名 或 预约直播 名额有限，请提前锁定~
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。
作者 | 张雅文 当前，数字化转型已成为很多企业的必修课。而面对如今的经济形势，企业为数字化转型迈出的每一步都至关重要。过去，不少企业为充分发挥数据价值，已经做了很多相关努力，从以 Hadoop 为核心的数据湖，到 Snowflake、Databricks 等云上数据仓库，再到湖仓一体化...... 这些举措真的解决了与日俱增的数据问题吗？未必。今年 Gartner 发布的《分析查询加速的市场引导报告》就曾指出，企业在享受数据湖带来灵活性的同时，也承受着因数据使用和管理混乱带来的不利影响。 传统BI 已经无
数据湖是一种以原生格式存储各种大型原始数据集的数据库。您可以通过数据湖宏观了解自己的数据。
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。
在数据大爆炸时代，随着企业的业务数据体量的不断发展，半结构化以及无结构化数据越来越多，传统的数据仓库面临重大挑战。通过以Hadoop, Spark为代表的大数据技术来构建新型数据仓库，已经成为越来越多的企业应对数据挑战的方式。
通过官网我们知道，snova可以使用PostgreSQL工具，因此，如果想要将linux日志导入snova数据仓库，只需要调用 python3 中的 psycopg2 模块（该模块，仅python3.x可用）。
9月11日，在腾讯全球数字生态大会大数据专场上，腾讯云大数据产品副总经理雷小平重磅发布了全链路数据开发平台WeData，同时发布和升级了流计算服务、云数据仓库、ES、企业画像等6款核心产品，进一步优化和提升了腾讯云大数据的全托管能力，助力企业从基础设施层、场景开发层以及行业应用层快速构建一站式大数据平台能力。 「 借助WeData，企业数据开发门槛降低60%」 雷小平表示：“构建大数据开发平台是企业数字化转型的关键步骤，然而从数据集成到开发调度等涉及的模块众多，导致整个平台的维护和升级成本非常高
2020年9月11日，在腾讯全球数字生态大会大数据专场上，腾讯云大数据产品副总经理雷小平重磅发布了全链路数据开发平台WeData，同时发布和升级了流计算服务、云数据仓库、ES、企业画像等6款核心产品，进一步优化和提升了腾讯云大数据的全托管能力，助力企业从基础设施层、场景开发层以及行业应用层快速构建一站式大数据平台能力。
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。
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。
内容来源：2017 年 11 月 18 日，北京偶数科技创始人兼CEO常雷在“第七届数据技术嘉年华”进行《云数据库的本质》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
11.11云上盛惠 多款大数据产品年终钜惠 移动推送、商业智能分析BI 智能数据分析、Elasticsearch Service 云数据仓库for Apache Doris 首月秒杀 19.9元、新客首购 2.5折起 老客回购/新客复购 2.8折起 ←扫码立即参与活动 购后抽奖 100%中奖率 iPad Air 、Switch 游戏机 妲己机器人、虎年公仔、代金券 快速了解产品 1.移动推送：安全快速稳定的移动消息推送服务，支持 App 推送、应用内消息等多种消息类型，有效提升用户活跃度。 2.商业智能分
是时候将数据分析迁移到云端了。我们比较了 Databricks 和 Snowflake，以评估基于数据湖和基于数据仓库的解决方案之间的差异。 在这篇文章中，我们将介绍基于数据仓库和基于数据湖的云大数据解决方案之间的区别。我们通过比较多种云环境中可用的两种流行技术来做到这一点：Databricks 和 Snowflake。 正如我们在上一篇文章中了解到的，数据分析平台可以分为多个阶段。上面，我们可以看到一张图片，大致了解了管道中 Snowflake 和 Databricks 的角色。在这里，我们可以将工具分
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
古老的大数据技术孕育了云计算，从云计算中衍生出了SaaS、PaaS等云服务，而云服务又让大数据技术在新时代获得了新生。
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
1.腾讯云BI：提供从数据接入到模型分析、数据可视化呈现全流程 BI 能力，帮助经营者快速获取决策数据依据。
在2023腾讯全球数字生态大会大数据专场上，腾讯云大数据正式发布云数据仓库全新品牌TCHouse，全面构建性能与易用性兼具的企业级云数仓体系。同时，还针对大模型场景，率先在国内发布具备云端AI增强与向量检索能力的ES 全新版本，以及代表下一代Lakehouse湖仓架构的数据湖计算产品DLC，免运维、轻量化、低门槛等新特性，助力客户轻松构筑面向AIGC的企业大数据基座。
SNP Glue是SNP的集成技术，适用于任何云平台。它最初是围绕SAP和Hadoop构建的，现在已经发展为一个集成平台，虽然它仍然非常专注SAP，但可以将几乎任何数据源与任何数据目标集成。
我（Lewis Gavin）目前的工作角色是用 Amazon Redshift 来设计数据仓库。以我的经验，无论我们采用的是 Oracle 来搭建数仓，还是以 Hadoop 来搭建 Data Lack(数据湖），基础型的概念还是没有变。
是时候将数据分析迁移到云端了。我们将讨论 Azure Synapse 在数据湖和数据仓库范式规模上的定位。 在本文中，我们将讨论 Microsoft 的 Azure Synapse Analytics 框架。具体来说，我们关注如何在其中看到数据仓库和数据湖范式的区别。 为了熟悉这个主题，我建议你先阅读本系列的前几篇文章。 数据湖和仓库第 1 部分：范式简介 数据湖和仓库第 2 部分：Databricks 和Showflake 数据湖和仓库第 3 部分：Azure Synapse 观点 我们现在考虑一个更新颖
作为近期火爆的话题之一，snowflake的上市无疑吸引了很多人的眼球。那在其高涨的市值背后，又有着什么样的原因？它会一直火爆下去吗？云计算、大数据，这些似乎已经有些落伍的概念，为何又重新吸引了人们的眼球？本文综合了多篇资料，尝试从更多角度加以解读。
导读：企业数据指的是企业内部员工及其合作伙伴跨越不同部门、不同地点而共享，跨越不同大洲而传播的数据。这些数据对企业具有很高的价值，包括财务数据、业务数据、员工个人数据等，企业花费了大量时间和金钱来保证数据在各方面的安全和质量。
业务用户严重依赖由信息技术团队 (IT) 构建的集中管理的数据源，但 IT 部门可能需要数月时间才能对给定数据源进行更改。作为回怼，用户经常假装求助于使用 Access 数据库、本地文件、SharePoint 网站和电子表格构建自己的数据集市，从而导致缺乏治理和适当的监督，以确保此类数据源得到支持并具有合理的性能。
提取，转换和加载（ETL）工具使组织能够跨不同的数据系统使其数据可访问，有意义且可用。通常，公司在了解尝试编码和构建内部解决方案的成本和复杂性时，首先意识到对ETL工具的需求。
原文地址：https://dzone.com/articles/bigquery-data-warehouse-clouds
是时候将数据分析迁移到云端了——您选择数据仓库还是数据湖解决方案？了解这两种方法的优缺点。 数据分析平台正在转向云环境，例如亚马逊网络服务、微软 Azure 和谷歌云。 云环境提供了多种好处，例如可扩展性、可用性和可靠性。此外，云提供商有大量的原生组件可供构建。还有多种第三方工具可供选择，其中一些是专门为云设计的，可通过云市场获得。 工具自然倾向于强调自己在分析集成中的作用。当您尝试选择最佳工具集时，这通常会令人困惑。在这篇文章中，我们将详细介绍许多工具的优缺点。 这是一个由三部分组成的系列文章的第一篇，
我的博客即将同步至腾讯云开发者社区，邀请大家一同入驻：https://cloud.tencent.com/developer/support-plan?invite_code=... 数据仓库存储来自
Microsoft SQL Server 2008 R2是一款软件，提供完整的企业级技术与工具，帮助您以最低的总拥有成本获得最有价值的信息。您可以充分享受高性能，高可用性，高安全性，使用更多的高效管理与开发工具，利用自服务的商业智能实现更为广泛深入的商业洞察。为任何规模的应用提供完备的信息平台。可管理的，熟悉的自服务商业智能(BI)工具。支持大规模数据中心与数据仓库。支持平滑建立与扩展应用到云端与微软的应用平台紧密集成SQL Server 2008 R2引进了一系列新功能帮助各种规模的业务从信息中获取更多价值。经过改进的SQL Server 2008 R2增强了开发能力，提高了可管理性，强化了商业智能及数据仓库。两个新版本可用于大规模数据中心和数据仓库：SQL Server 2008 R2 数据中心版和 SQL Server 2008 R2 并行数据仓库版。这两个豪华版本增强了企业级的伸缩性，例如它们为最苛刻的工作负荷提供了更有力的支持，为应用程序和数据中心的服务器提供更有效率的管理。通过增强核心版本解决业务难题：SQL Server 2008 R2 Standard和SQL Server 2008 R2 Enterprise。新的改进包括：PowerPivot for Excel 和 PowerPivot for SharePoint 支持大量复杂事件处理和可托管的自助式商业智能。
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。
“智能座舱、网联、OTA技术将助力车厂形成长期竞争力，实现未来数字化服务的营收。”近日，在标普全球（S&P Global）举行的2022汽车解决方案网络研讨会上，标普全球汽车预测，到2028年，车联网将成为新车标配。整车联网率与OTA搭载率的不断上升，为整车智能化的提升奠定了基础。在此背景下，探索车内个性化服务的商业空间，拓展智能服务创新模式将成为未来车企竞争的关键。
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