数据湖仓一体是融合数据湖灵活性与数据仓库结构化优势的新型数据架构，能统一存储和管理结构化、半结构化及非结构化数据，支持高效数据分析与业务决策。本栏目聚焦该领域技术动态、实践案例及趋势洞察，助力企业理解数据湖仓一体价值，结合帆软FineReport、FineBI等产品，探索数据驱动增长路径，为数据管理与应用提供专业参考。
2023年，中国企业在数据驱动转型的路上，正面临着一场“数据与智能”深度融合的变革。大模型热潮席卷而来，国产AI能力突飞猛进，企业主们却常常问：“我们花了大价钱的数据集成平台，能不能和国产大模型高效融合？数据价值到底怎么落地？”很多人以为，AI很强、平台很全，融合就是自然发生的事。可现实并非如此——数据孤岛、异构系统、实时与离线需求的拉扯、算力与业务的平衡、合规与创新的博弈……每一个环节都可能拖慢
你有没有发现，很多电商企业明明拥有庞大的用户群和丰富的数据资源，却总是“看得见数据、用不上价值”？据《中国数据要素市场发展研究报告（2023）》显示，高达83%的电商企业在数据分析和业务决策中感到力不从心，最核心的“卡脖子”环节不是数据采集、不是报表开发，而是数据底座——也就是数据仓库的建设和运用。没有高效可用的数据仓库，电商数据分析就像“盲人摸象”：各业务线数据割裂、实时性差、数据质量难保障，最
中国企业正处于数字化转型的关键窗口期，但数据资产的价值释放却远未达到预期。原因之一，是国外主流数据湖方案在国产化替代、合规监管、生态适配等方面存在显著短板：比如，技术架构与国产软硬件兼容性差，数据安全政策对“黑盒”系统的信任度低，定制化需求得不到响应等。你是否遇到过这样的困扰：海量结构化与非结构化数据难以统一治理，传统数仓成本高、弹性不足，想用开源数据湖框架，却苦于缺乏国产化落地经验？更现实的挑战
数据湖，曾经被誉为“企业数据金矿”，但它的安全问题却往往让IT负责人们夜不能寐。Gartner报告显示，超过60%的企业在实施数据湖项目后，曾因安全事件而蒙受损失。你是否也遇到过：业务部门想要灵活分析数据，却总担心敏感数据被越权访问？技术团队绞尽脑汁加密、隔离，却发现数据湖变成了“数据沼泽”——既不安全，也难以用好？其实，在大数据浪潮下，数据湖安全已经成为企业数字化转型的“生命线”。如何在保障合规
你知道吗？在中国，每年医疗数据产生量超过20PB，远超金融、电商等行业，但其中超过80%数据处于“沉睡”状态，无法被有效挖掘和利用。很多医院投入巨资建设信息化，结果面对海量影像、病历、检验等数据时，依然无法实现跨系统融合和智能分析。你是否也在医疗数字化升级路上，遭遇过“数据孤岛”“分析效率低”“数据治理难”这些麻烦？数据湖作为一种高弹性、高可扩展的数据平台，正悄然成为医疗行业数字化转型的突破口。它
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