数据归档是指将不再频繁使用但仍具长期价值的历史数据，按照特定规则整理、存储并确保可追溯的过程，是数据生命周期管理的关键环节。本栏目聚焦数据归档的方法论、技术实践与行业应用，旨在帮助企业构建合规、高效的归档体系，释放存储资源，保障数据安全，为深度数据分析与业务决策留存宝贵的数据资产。
你是否知道，国内不少企业每年在数据仓库运维上的支出高达数百万，但真正用起来的数据只占总数据量不到20%？这样的投入产出比，已成为数字化转型路上的“隐形杀手”。再看另一个现象：大量企业上线数据仓库后，业务响应速度反而变慢，数据团队日常加班处理性能瓶颈，甚至还要“二次购置”同步工具和数据治理平台，成本翻倍。这些痛点，归根结底是数据仓库建设与管理的方式出了问题。数据仓库如何降本增效？企业数据仓库成本优化
数据仓库到底能为零售业带来什么改变？不少零售企业在数字化转型过程中都曾质疑：“我们真的需要数据仓库吗？传统的ERP和POS系统不是已经能记录所有交易了？”但现实是，零售行业的数据量已经远超想象——据《中国零售数字化升级白皮书》统计，2023年中国头部零售企业平均每天新增数据量达到4TB，数据类型包含交易、会员、商品、库存、物流、促销、支付等十余种维度。这些数据往往分散在不同业务系统、门店、线上平台
你是否在凌晨3点还在盯着Kettle抽取任务的进度条，祈祷它不要突然中断？或者曾因网络波动、数据库异常导致ETL任务半路夭折，面对几十万条数据没入库，心里只剩“崩溃”二字？数据抽取本该是自动化的美梦，却常被中断的现实叫醒。尤其是在金融、电商、制造等对数据时效性极为敏感的行业，一次中断可能意味着报表延时、决策失误，甚至业务损失。本文将用实战视角，聚焦“Kettle抽取数据中断咋续跑？断点续传操作实录
你有没有遇到过这样的场景：业务部门催报表，数据团队却因系统兼容、数据同步慢、报表更新难而焦头烂额？据《中国企业数字化转型调研白皮书》（2023）显示，超过68%的中大型企业曾因数据流转不畅导致决策延迟，直接影响业务响应速度和市场竞争力。很多人以为，自动化报表就是“定时刷新、自动生成”，但在实际落地时，数据孤岛、跨系统集成、实时性与准确性，始终是绕不过去的难题。DataPipeline自动报表到底靠
每一家企业都在增长，数据却总在变“老”——你是否也遇到过这样的困扰？数据库越用越慢，报表查询老是卡顿，存储成本居高不下，甚至因为“历史数据太多”，新项目上线都得再三权衡。你想清理，却又怕删错；你想归档，却又没时间做细致的数据治理。事实上，数据归档管理不仅仅是“存老数据”那么简单，它是企业数据资产安全、合规和高效利用的关键环节。无论你是IT负责人，还是业务分析师，掌握数据归档的底层逻辑与最佳实践，能
以“专业、简捷、灵活”著称的企业级web报表工具
自助大数据分析的BI工具，实现以问题导向的探索式分析
一站式数据集成平台，快速连接，高时效融合多种异构数据，同时提供低代码……
全线适配，自主可控，安全稳定，行业领先
扫码添加专属售前顾问免费获取更多行业资料
