开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

智能云数据仓库免费

智能云数据仓库是一种基于云计算的大数据处理和分析解决方案，它可以帮助企业和开发者将大量的数据集中存储、管理和分析，以便更好地理解和利用数据。智能云数据仓库免费是指具有一定的存储容量和计算能力，可以免费使用的云数据仓库服务。

智能云数据仓库免费的优势在于可以帮助企业和开发者快速入门和了解大数据处理和分析的基本技能和功能，同时也可以帮助他们更好地评估和选择更高级的云数据仓库服务。

智能云数据仓库免费的应用场景包括数据分析、数据可视化、市场营销、销售预测、客户行为分析、产品优化等。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

详细对比后，我建议这样选择云数据仓库

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。

01

2022年的五个大数据发展趋势

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。

02

2022年的五个大数据趋势

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

02

什么是雪花数据云平台？

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。

01

【抗“疫”特别专题】《腾讯云TVP直播课-数据中台是什么：数据中台剖析》

「腾讯云大学」联合「腾讯云最具价值专家（TVP）团队」在疫情期间为开发者特推出了免费的腾讯云TVP直播课！让您足不出户，即可享受优质的学习资源，就能完成开发技能升级。

06

【数据湖仓】数据湖和仓库：Databricks 和 Snowflake

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

01

构建企业现代化数据平台，从“智能湖仓”开始｜Q推荐

2021 年初，在 InfoQ 全年技术趋势展望中，数据湖与数据仓库的融合，成为大数据领域的趋势重点。直至年末，关于二者的讨论依然热烈，行业内的主要分歧点在于数据湖、数据仓库对存储系统访问、权限管理等方面的把控；行业内的主要共识点则是二者结合必能降低大数据分析的成本，提高易用性。

03

OushuDB 小课堂丨一对强大的组合：现代数据仓库和机器学习

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。

02

聊聊数据仓库建设步骤

预计到2025年，全球数据量将增长至180ZB，企业必须处理两个主要问题——在哪里存储数据以及如何使用数据。数据仓库自20世纪80年代以来就已经存在，并且其功能不断扩展，可以帮助应对这两个挑战。然而，根据独立市场研究公司VansonBourne的研究，无论技术成熟度如何，而且数据仓库通常由专家开发，失败项目的比例仍然高居不下。

03

应“云”而生，“智能湖仓”如何成为构建数据能力的最优解？

在这一过程中，作为数字化底座的云，已经不仅仅局限于基础设施角色，更是企业持续创新和精益运营的关键支撑。

02

关于数据仓库的一些观点

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。

06

【数据架构】面向初创公司的现代数据堆栈

“为工作使用正确的工具！” 这句话一开始听起来很简单，但在实际方面实施起来却非常复杂。早期的初创公司发现很难选择生态系统中可用的各种工具，因为它们的数据将如何演变是非常不可预测的。需要现代数据堆栈在过去 10 年中，软件行业在以下方面有所增长：计算能力：AWS、Google Cloud 等公共云提供商以标准市场成本提供巨大的计算能力。数据源：物联网生态系统、智能设备的兴起导致每天产生的数据量呈指数级增长。2020 年，地球上的每个人每秒产生约 1.7MB 的数据。业务利益相关者的数据素养：

01

借助“湖仓一体”打造金融行业分布式数据库的领头羊

“【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》

02

腾讯云全面更新数据智能服务全景图

据介绍，腾讯云数据智能服务重点围绕数据科学家、应用开发者、业务管理者三大群体，以用户为本、以产业数字化转型和智能化升级为目标，致力于提供全面丰富、高性价比的各种数据智能工具，并和合作伙伴一起，为客户打造具备真正商业价值的整体解决方案。在数据基础能力层，腾讯云依托大数据平台、机器学习平台、数据仓库等，打造面向数据科学家的高效工具矩阵；在应用服务层，腾讯云通过应用平台和应用服务降低AI落地门槛，让应用开发者灵活便捷的接入AI能力；在行业解决方案层面，腾讯云和合作伙伴一起，实现零售、泛互联网、泛政府、企业和金融等众多领域的方案落地。

04

11.11 | 移动推送/BI/ES/云数仓Doris/智能数据分析,19.9元秒杀,首单2.5折起,大数据爆品速抢！

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

03

数据如水海纳百川，数据湖如何成为数据治理的新范式？

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。

03

「集成架构」2020年最好的15个ETL工具(第三部)

最后，该数据被加载到数据库中。在当前的技术时代，“数据”这个词非常重要，因为大多数业务都围绕着数据、数据流、数据格式等运行。现代应用程序和工作方法需要实时数据来进行处理，为了满足这一目的，市场上有各种各样的ETL工具。

01

汽车出行行业云月刊【2022年11月刊】

“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。

03

腾讯云加速构建云原生数据仓库，助力企业数字化转型

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。

01

高效数据湖构建与数据仓库融合：大规模数据架构最佳实践

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。

01

为什么实时数仓不可代替？

大数据时代中，数据仓库解决了商业智能分析过程中的数据管理问题，但是存在烟囱式、冗余高的弊端

03

数据中台是什么：数据中台剖析

抗击疫情，腾讯云在行动。数据中台被誉为大数据的下一站，成为了人们谈论的焦点，2019年也被称为数据中台元年。但是数据中台是什么？它和数据仓库、商业智能、大数据平台有什么区别？它的主要功能是什么？本文是对TVP史凯老师的直播演讲整理，为大家剖析数据中台的愿景和本质。

05

【数据湖仓】数据湖和仓库：范式简介

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，

01

腾讯云加速构建云原生数据仓库，助力企业数字化转型

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，

02

中台，企业数智化转型的抓手

通过对中台鼻祖SuperCell研究可以发现它所提倡的中台的理念：大中台，小前台，是建立在这四个条件下的：一、足够大的行业和市场——游戏行业；二、具有顶级优秀的前台小团队；三、对中台技术的长期持续投资；四、充分赋权，弱化管理，充分发挥前台团队的创造性。

01

亚马逊CTO对云计算发展八大趋势的判断

作者：沃纳•威格尔（Werner Vogels），亚马逊全球副总裁兼CTO 翻译：腾讯科技 2014年，我们见证了云计算如何推动消费产品和企业级产品领域的伟大创新，而成为不同规模组织的新常态。如今，

08

云计算对大数据来说是巨大的创新潜力

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。

02

揭秘数据技术的前世今生

21世纪，或许是“数据”唱主角的时代。人工智能、大数据、云计算的“ABC”三位一体，引发了业界对数据价值的空前关注；中央文件首次明确数据成为五大生产要素之一，更给数据盖上了官方认证的印章。回顾“数据”一词的过往历史，不难发现其背后一以贯之的是计算机世界的根本底层构建逻辑——“一切程序都是对于信息/数据的处理”。不论是古早时期的代码架构，还是当下风头正劲的微服务、云原生，亦或是大数据本身关于数据处理Pipeline的抽象，都是对数据的处理。数据库技术，这门堪称互联网“活化石”级别的技术，仍旧在2

04

共建多云时代数仓新生态，华为数据存储+HashData带来了什么？

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。

01

盘点市面上常见的6款BI工具

随着数字化的发展，实证单位和企业需要处理分析的数据量呈指数级增长，传统的数据分析工具已不能满足一些企业的需求，越来越多的企业转而寻求BI工具的帮助。现在市面上有非常多的BI工具，质量也参差不齐，笔者特此盘点了现在市面上6款常见的BI工具，以供有需要的朋友参考。（排名不分先后）

湖仓一体会成为企业的必选项吗？| Q推荐

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。

03

湖仓一体，技术“缝合怪”？

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。

01

ClickHouse 彪悍发言：云数仓死贵死贵的，Snowflake 这种就不应该成为当前主流！

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。

02

数据湖VS数据仓库？湖仓一体了解一下

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。

01

【数据湖仓】数据湖和仓库：Azure Synapse 视角

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

02

云上11.11｜腾讯云大数据产品双11盛惠爆品首单1折起大回馈

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。

04

云数据仓库套件Sparkling简介

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。

万字详解大数据架构新概念

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

02

2022爱分析· 中国分析型数据库市场研究报告 | 爱分析报告

数字化时代，数据使用场景呈现多元化趋势，数据规模也随之爆发式增长。海量异构数据的爆发式增长，对数据库的存储和计算能力提出了更高的要求。分析型数据库因其在处理海量实时数据时具有优秀的存算和管理能力，近年来赢得了市场的青睐。

01

SaaS时代，凭什么说数据分析的未来是指标中台 | Q推荐

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

01

「集成架构」2020年最好的15个ETL工具(第二部)

ETL代表提取、转换和加载。它是从任何数据源中提取数据并将其转换为适当格式以供存储和将来参考的过程。

01

【愚公系列】软考高级-架构设计师 045-决策支持系统DSS

决策支持系统（DSS）是一种信息系统，旨在帮助决策者在复杂问题或未结构化问题中做出决策。它结合了数据、模型、分析工具和用户界面，以提供决策所需的信息和支持。DSS可以针对不同的决策场景提供多种功能和工具，包括数据查询和分析、模型建立和模拟、可视化展示、假设测试等。

02

揭秘数据技术的前世今生，Techo TVP 开发者大会来了！

21世纪，或许是“数据”唱主角的时代。人工智能、大数据、云计算的“ABC”三位一体，引发了业界对数据价值的空前关注；中央文件首次明确数据成为五大生产要素之一，更给数据盖上了官方认证的印章。回顾“数据”一词的过往历史，不难发现其背后一以贯之的是计算机世界的根本底层构建逻辑——“一切程序都是对于信息/数据的处理”。不论是古早时期的代码架构，还是当下风头正劲的微服务、云原生，亦或是大数据本身关于数据处理Pipeline的抽象，都是对数据的处理。数据库技术，这门堪称互联网“活化石”级别的技术，仍旧在21世纪

02

中台，企业数智化转型的抓手（附TVP大咖说预告）

从SuperCell看数据中台通过对中台鼻祖SuperCell研究可以发现它所提倡的中台的理念：大中台，小前台，是建立在这四个条件下的：一、足够大的行业和市场——游戏行业；二、具有顶级优秀的前台小团队；三、对中台技术的长期持续投资；四、充分赋权，弱化管理，充分发挥前台团队的创造性。从Gartner分层架构体系看中台从理论体系角度来看，可以参考Pace-Layered架构。Pace-Layered起源于Shearing-Layered，指的是将建筑从生命周期的维度划分7个不同的节奏：地理位置、结构、外立

03

【抗“疫”特别专题】《腾讯云TVP直播课-如何建设数据中台：精益数据创新体系》

「腾讯云大学」联合「腾讯云最具价值专家（TVP）团队」在疫情期间为开发者特推出了免费的腾讯云TVP直播课！让您足不出户，即可享受优质的学习资源，就能完成开发技能升级。

03

【抗“疫”特别专题】《腾讯云TVP直播课-别人是怎么做的：数据中台行业案例剖析》

「腾讯云大学」联合「腾讯云最具价值专家（TVP）团队」在疫情期间为开发者特推出了免费的腾讯云TVP直播课！让您足不出户，即可享受优质的学习资源，就能完成开发技能升级。

04

揭秘数据技术的前世今生，Techo TVP 开发者大会来了！

21世纪，或许是“数据”唱主角的时代。人工智能、大数据、云计算的“ABC”三位一体，引发了业界对数据价值的空前关注；中央文件首次明确数据成为五大生产要素之一，更给数据盖上了官方认证的印章。回顾“数据”一词的过往历史，不难发现其背后一以贯之的是计算机世界的根本底层构建逻辑——“一切程序都是对于信息/数据的处理”。不论是古早时期的代码架构，还是当下风头正劲的微服务、云原生，亦或是大数据本身关于数据处理Pipeline的抽象，都是对数据的处理。数据库技术，这门堪称互联网“活化石”级别的技术，仍旧

03

铺天盖地云原生，什么才是真正的云原生数据仓库？

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

02

终于有人把数据中台讲明白了

导读：要建设数据中台，我们首先需要明确什么是数据中台，以及数据中台能为企业带来什么价值。

01

【数据库架构】什么是 OLAP？

作为数据仓库实施的核心组件，OLAP 为商业智能 (BI) 和决策支持应用程序提供快速、灵活的多维数据分析。什么是 OLAP？ OLAP（用于在线分析处理）是一种软件，用于对来自数据仓库、数据集市或其他一些统一的集中式数据存储的大量数据进行高速多维分析。大多数业务数据都有多个维度——数据被分解为多个类别以进行展示、跟踪或分析。例如，销售数据可能具有与位置（地区、国家、州/省、商店）、时间（年、月、周、日）、产品（服装、男/女/童、品牌、类型）相关的多个维度，和更多。但在数据仓库中，数据集存储在表中，

03

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭