数据湖是一个集中存储海量、多类型、全生命周期原始数据的存储库，支持结构化、半结构化及非结构化数据的统一管理，为数据分析、挖掘和AI应用提供数据基础。本栏目聚焦数据湖技术实践，分享帆软在数据集成、治理及与BI工具联动等方面的方案与案例，助力企业构建高效数据架构，释放数据价值。
数据湖并不是新概念，但每次企业在数据湖项目落地后，真正让人头大的，往往不是数据量的管理，而是如何把海量、多源、复杂的数据可视化，让数据真正“看得见、用得上”。一位大型制造企业的CIO曾坦言：“我们投入数百万搭建了数据湖，但业务部门还是要等数据仓库工程师‘手工拉数’，数据可视化永远滞后决策。”这不是个例，调研显示，超60%企业的数据湖项目，最后都卡在了数据可视化和分析环节（数据来源：《数字化转型中的
你知道吗？据中国卫生健康统计年鉴显示，2023年全国医院信息系统产生的数据量已突破千亿条，远超传统数据库处理能力。每一次诊疗背后，都是数十项医学指标和影像、基因、设备采集数据的实时汇聚。可惜，这些数据大多被“关”在各自的信息孤岛，医院之间、科室之间、甚至同一病人不同时间段的数据，难以整合分析。很多医院投入巨资建设数据库，却发现数据流动缓慢、分析工具不兼容，真正的数据价值被埋没。数据湖，这种新型的数
你知道吗？IDC今年最新报告指出，全球企业数据总量已突破120ZB，然而高达70%的企业表示，他们的数据湖安全策略存在明显短板。放眼中国，随着数字化转型深入，企业对数据湖的需求激增，但数据泄露、合规风险等问题频频爆发。很多技术团队以为加密和权限管理就是“安全防护”，实际一旦数据湖规模扩展，碎片化管理、权限滥用、跨部门协作等问题迎面而来，复杂性远远超出传统数据库。数据湖怎么保证数据安全？企业级安全防
在数字化转型的浪潮下，企业对数据的需求已经从“收集和存储”进化到“分析和洞察”。据IDC预测，2025年全球数据总量将逼近175ZB，然而企业真正用起来的数据却不到10%。你是否也遇到过这样的困扰：数据分散在各个系统，想要做大数据分析，却因为数据孤岛、数据同步慢、集成难、实时分析无从下手？这不仅拖慢了业务创新的脚步，还直接影响决策效率和市场响应速度。数据湖，作为新一代数据管理的“集大成者”，正在悄
如果你曾在零售行业做过数据分析，或是参与过数字化转型项目，肯定会被一个问题困扰：为什么每个部门的数据都不一样？营销、供应链、门店、会员……各自一套表，想要分析全局业务，得先“拼图”——而且，拼着拼着，数据还变了！这不只是你的烦恼。根据中国信息通信研究院发布的《2023中国数字化转型白皮书》，超过73%的零售企业在数据孤岛、数据实时性和数据融合能力上遇到卡点。数据湖技术的兴起，正是为了解决这些痛点。
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
