这不仅是制造业的困境，更是所有数据驱动型企业的缩影。数据负责人在选型时，普遍面临一个残酷的“数据分析不可能三角”：口径统一、敏捷响应、成本可控，三者难以兼得。

在企业级数据分析场景中，一个报表查询往往需要关联 3 张以上的表，这在数据量较大的情况下，可能导致查询耗时从数分钟到数小时不等。面对这种挑战，行业普遍采用两种技...

传统“数仓 + BI”的模式，在应对快速变化的业务需求时，逐渐暴露出四大核心痛点，构成了数据分析的“不可能三角”：

当业务部门发现数据分析结果经常和实际情况不符时，他们就不会再相信数据了。我见过最极端的例子，一个公司的销售总监直接跟我说："你们的数据分析我就当个参考，我有自己...

很多数据分析师担心被AI替代，但实际上，AI是让每个人都具备了数据分析的能力。这就像计算器没有让数学家失业，反而让更多人能够参与到数据驱动的决策中来。

就拿文章开头那个数据分析师朋友的担忧来说，我认为他是多虑了。真正被淘汰的不会是懂业务的数据分析师，而会是那些只懂写SQL、不懂业务逻辑的人。

朋友在一家互联网公司做数据分析师，每天要处理几百个业务方的问题。最让他头疼的是，那些关于数据口径、指标定义的问题，十有八九都是重复的。

导读：面对万亿级广告数据存量、日均 3 亿行增量及数千个复杂查询模板的挑战，快手广告数据平台如何突破性能瓶颈、实现架构统一与体验跃升？本文系统介绍了快手广告团队...

在此对Xuerui Ren对本文所作的贡献表示诚挚感谢，他在某985高校完成了数据科学与大数据技术专业的本科学位，专注舆情数据分析与系统开发领域。擅长Pytho...

摘要：企业数据治理中普遍存在数百个同名不同义的“DAU”指标，这并非管理失误，而是传统“数仓+BI”烟囱式架构的必然结果。本文将从数据工程视角，精确定义指标口径...

摘要：本文探讨了数据工程师在传统“数仓+宽表”模式下，因需求线性增长而陷入的“宽表困境”。为解决此问题，我们提出一套基于 NoETL 语义编织 技术的四步方法论...

每周的NHL（国家冰球联盟）赛季中，球迷们都会看到电视上播放的“本周最佳进球”集锦，并就此展开争论。大多数人认同，伟大的射门是那些成功概率很低的射门，而伟大的扑...