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鏡舟科技 - 數據湖和數據倉庫的區別

在當今數據驅動的時代，企業需要處理和存儲海量數據。數據湖與數據倉庫作為兩種主要的數據存儲解決方案，各自有其獨特的優勢與適用場景。本文將客觀詳細地介紹數據湖與數據倉庫的基本概念、核心區別、應用場景以及未來發展趨勢，幫助讀者更好地理解和選擇適合自身需求的數據存儲方案。 一、基本概念 數據湖（Data Lake） 數據湖的概念最早由Pentaho公司的James Dixon在2011年提出，是一種能夠存

大數據 , 數據結構 , 數據倉庫 , 數據分析 , 數據湖

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StarRocks - 實戰｜StarRocks 通過 JDBC Catalog 訪問 MongoDB 的數據

方案介紹 本文檔介紹如何通過 StarRocks 的 JDBC Catalog 功能，結合 MongoDB BI Connector，將 MongoDB 數據便捷接入 StarRocks，實現數據打通和 SQL 查詢分析，以下是整體流程圖。 前提條件 StarRocks 環境：版本 ≥ 3.0，支持 JDBC Catalog 功能。 MongoDB BI Connector：已安裝並運行，

jdbc , mongodb , 數據庫 , starrocks , 數據分析

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鏡舟科技 - 什麼是 MPP 數據庫？解鎖海量數據分析的關鍵技術

為什麼需要 MPP 數據庫？ 在數據爆炸的時代，傳統數據庫處理 TB 甚至 PB 級數據時往往力不從心，查詢緩慢，無法支撐實時分析需求。這種情況下，MPP 數據庫成為解決大規模數據分析性能瓶頸的關鍵技術。 想象一下：一個電商平台在大促期間，原本穩定的系統突然卡死；一個數據彙總應用在處理全年數據時崩潰。這些都是我們在高併發、高吞吐量場景下常見的問題。為什麼會這樣？因為系統設計時沒有考慮極限情況下的數

查詢優化 , 數據庫 , starrocks , 數據分析 , 分佈式

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鏡舟科技 - StarRocks × Tableau 連接器完整使用指南 | 高效數據分析從連接開始

一、導語：為什麼選擇 StarRocks Tableau 連接器？ 在當今數據驅動的商業環境中，企業不僅需要一個能夠處理海量數據的高性能分析數據庫，還需要一個直觀、強大的可視化工具來解讀數據背後的故事。StarRocks 作為新一代極速全場景 MPP 數據庫，以其卓越的 OLAP 分析能力著稱；而 Tableau 則是數據可視化領域的領導者。 [1] StarRocks Tableau 連接器正是

tableau , 數據可視化 , starrocks , 數據分析 , olap

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軟件部長 - 業務分析必備！用JVS-智能BI製作帶漸變效果的分組條形圖實戰教程

在數據驅動決策的時代，圖表成為數字的翻譯官，在各個場景中都能用到。 其中條形圖以直觀的橫向對比為特點，成為業務分析、學術研究、商業報告中的核心載體。 條形圖圖表又可以分為分組條形圖和基礎條形圖。這兩個圖表是我們很常見的一種可視化圖表展示，今天我們用JVS-智能BI的可視化圖表來配置基礎條形圖，用它來展示出條形圖圖表的獨有樣式配置。 樣式配置 進入到圖表設計，點擊選擇基礎條形圖，

大數據 , 數據可視化 , 圖表工具 , 數據分析 , 圖表

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軟件部長 - 還在手動算增長率？BI報表公式拓展3步實現動態指標

在BI系統中，報表的拓展公式計算是指通過自定義公式，對數據進行靈活加工，生成新的計算結果，以滿足複雜業務分析需求的功能。它突破了BI工具內置計算（如單個字段的分組小計、總計）的限制，允許用户直接基於業務邏輯定義計算規則，從而在報表中實現更深入、個性化的數據分析。 拓展公式計算的核心價值 彌補內置計算的不足 當基礎數據無法直接通過簡單統計得出業務所需指標時，通過公式定義複雜邏

大數據處理 , 數據可視化 , 數據分析 , 報表

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鏡舟科技 - 數據湖典型架構解析：2025 年湖倉一體化解決方案

數據湖架構概述：從傳統模型到 2025 年新範式 數據湖作為存儲海量異構數據的中央倉庫，其架構設計直接影響企業數據價值的釋放效率。傳統數據湖架構主要關注數據的存儲和管理，而 2025 年的數據湖架構已經演變為更加智能化、自動化的綜合性數據平台。 數據湖本質上是一個存儲庫，允許企業以原生格式存儲各類數據，包括結構化、半結構化和非結構化數據。與傳統數據倉庫相比，數據湖採用“讀時模式”（schema-o

架構 , starrocks , 數據分析 , 數據湖 , 數據處理

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軟件部長 - 10分鐘掌握分欄報表：用分欄設計實現數據動態關聯分析

在BI（商業智能）系統中，分欄報表是一種常見的報表形式，它通過將數據按照特定維度或規則分成多個“欄”（列或區塊），以更清晰、對比性更強的方式展示數據。分欄的核心目的是結構化數據呈現，便於用户快速對比分析或定位關鍵信息。 分欄報表的核心優勢 提升對比效率： 通過分欄快速定位差異（如地區、時間、產品維度的優劣）。 結構化數據： 避免數據堆砌，降低閲讀複雜度。

數據可視化 , 數據分析 , 報表

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StarRocks - Airtable 如何用 StarRocks 構建數據驗證系統

摘要：歸檔冷數據至 S3，藉助 StarRocks 實現一致性驗證與存儲降本 作者：Riley ，Airtable 數據基礎設施團隊 導讀： 開源無國界，在本期“StarRocks 全球用户精選案例”專欄中，我們將介紹總部位於舊金山的雲端協作服務公司 Airtable。作為一家致力於讓用户像操作表格一樣輕鬆構建數據應用的企業，Airtable 在 2025 年完成

數據結構 , 數據庫 , starrocks , 數據分析

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鏡舟科技 - 什麼是列存儲（Columnar Storage）？深度解析其原理與應用場景

列存儲的基本概念：顛覆傳統的數據組織方式 列存儲（Column Storage）是一種革命性的數據庫存儲技術，它通過按列而非按行組織數據，從根本上改變了數據的物理存儲結構。與傳統行存儲數據庫不同，列式數據庫將每一列的數據連續存儲在一起，而不是將每一行的數據存儲在一起。這種看似簡單的存儲結構變化，卻為分析型查詢帶來了質的飛躍。 要理解列存儲的本質，我們可以通過一個簡單的例子來説明。假設有一個包含用户

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clklog - 用户行為分析入門：行為事件分析指標解讀

在之前講網站訪問分析時我們介紹過幾個基礎訪問指標，如：PV、UV、跳出率等，這些指標能幫助我們快速瞭解網站或應用的整體訪問情況，適用於判斷用户是否來了、停留多久、是否產生興趣等表層判斷。 然而，當我們不僅想知道“多少人來了”還想了解“他們做了什麼、為什麼這麼做”時，基礎指標就顯得不夠用了。我們需要藉助更具洞察力的行為事件分析指標來追蹤用户在產品內的關鍵行為，進而分析業務效果、用户轉化等情況。 什麼

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clklog - ClkLog埋點與用户行為分析系統2.0：架構升級性能躍遷，限時優惠速來體驗

ClkLog本次升級版本為PRO專業版和CDP企業版 ，我們通過使用寬表模式以提升複雜查詢性能與二次擴展的便利程度。2.0將更適合高併發、複雜分析場景的企業團隊。 一、2.0版本能力亮點 架構級別的升級 數據接收與存儲結構全面重構 1.0版本：自定義事件屬性、用户屬性以JSON格式存儲 2.0版本：升級為「寬表模式」，更適合結構化分析與查詢優化 查

開源軟件 , 埋點 , 架構 , 開源 , 數據分析

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JEECG低代碼平台 - 潤乾報表、帆軟報表的開源替代品 —JimuReport（積木報表）

國產報表工具選型指南：潤乾報表 vs 積木報表（JimuReport） 如果你在尋找潤乾報表、帆軟報表的替代產品，JimuReport（積木報表）是一個值得考慮的選擇。它不僅功能全面，而且操作簡單，非常適合各類用户使用。通過使用 JimuReport，用户可以高效地創建和分享報表，提升工作效率。 JimuReport 的主要特點 易於使用：JimuReport 提供直觀的用户界面，用户可以通

報表工具 , 報表生成器 , 數據可視化 , 數據分析 , springboot

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軟件部長 - 零代碼直方圖配置：從字段拖拽到交互聯動的完整方案

一圖勝千言！直方圖是我們數據可視化中最常見的一種圖表之一。 直方圖是數據可視化中用於展示數據分佈特徵的統計圖表，通過矩形條的高度反映不同數據區間的頻數或頻率。它的核心在於將連續變量（如温度、銷售額等）劃分為若干區間（組距），統計每個區間內的數據量，並用矩形條的面積或高度直觀展示數據分佈情況。 直方圖又分為普通直方圖、百分比直方圖、散點直方圖、統計直方圖、徑向直方圖等等，相較於柱狀圖，直

數據可視化 , 圖表工具 , 數據分析 , 圖表 , 可視化

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OpenBayes - OpenBayes 一週速覽丨Qwen-Image-Edit 實現圖片文字精準編輯；Nemotron 數據集含超 2K 萬條樣本

公共資源速遞This Weekly Snapshots ！ 7 個公共數據集： Nemotron 多領域推理數據集 Trendyol 安全指令調優數據集 InteriorGS 3D 室內場景數據集 CSEMOTIONS 情緒音頻數據集 LongText-Bench 文本理解基準數據集 Document Haystack 多模態文檔基準數據集 CognitiveKernel-Pro-

llm , 數據集 , 阿里巴巴 , 圖像處理 , 數據分析

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鏡舟科技 - 什麼是 Tableau？深入解析數據可視化工具與StarRocks集成

Tableau：企業級數據可視化的標杆工具 Tableau 是一款專業的數據可視化與商業智能平台，通過直觀的拖拽操作界面，將複雜的數據轉化為易於理解的可視化圖表。作為市場上廣泛認可的 BI 工具之一，Tableau 憑藉其強大的可視化能力和用户友好的操作界面，被各行各業廣泛應用於數據分析、報告生成和業務決策支持。 Tableau 的核心優勢在於其低代碼的操作方式。用户無需編寫複雜的 SQL 查詢或

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clklog - 轉化率始終上不去？用户行為分析來幫你

做運營的夥伴都知道，無論是網站還是 APP，轉化行為總是運營團隊最關心的指標之一。 我們日常運營會關注的有：註冊、下單、預約、表單提交、諮詢等，不同業務形態的目標不同，但背後的核心問題卻相似：流量進來了，為什麼總是無法順利轉化？ 一、常見的轉化困境 1.有流量，結果沒轉化 用户點進來了，但並沒有完成註冊/下單/預約等操作。 2.轉化流程複雜，用户中途放棄 頁面加載慢、步驟太

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clklog - 適合中小企業的用户行為分析解決方案-ClkLog開源埋點與用户行為分析系統

無論是做內部運營還是打造對外產品，用户行為分析都已經成為企業獲取增長和優化體驗的重要手段。但對於中小企業來説，真正落地一套行為分析系統，往往面臨以下難點： 一、中小企業的常見難點 1.成本壓力大 市面上的 SaaS 分析工具功能齊全，但訂閲費用高昂，隨着數據量和團隊規模增長，成本也水漲船高。 2.數據安全與合規風險 一些企業對數據安全、隱私保護要求高，不希望核心用户數據存放在外部 Sa

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軟件部長 - 私有化的零代碼可視化大屏設計器，獨立應用！

數據可視化大屏是一種將複雜數據以圖形、圖表、地圖等直觀形式展示在大屏幕上的技術工具，它的核心價值在於能夠將複雜的數據轉化為直觀視覺信息。它廣泛應用於企業的監控中心、會議室和展廳等場所，能實時展示關鍵業務指標、運營數據和市場趨勢等信息。 數據可視化大屏強大而靈活，滿足多樣化需求，具體表現在： • 高清晰度顯示（採用高分辨率顯示技術，色彩還原度高） • 內容豐富多樣（支持文字

數據可視化 , 私有化部署 , 數據分析

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clklog - ClkLog埋點與用户行為分析系統：架構升級與性能全面提升

隨着越來越多企業在實際業務中使用 ClkLog，數據規模和分析需求也不斷提升，部分用户日活已經超過10萬，為了順應這一趨勢，ClkLog 秉持 “開放透明、持續演進”的理念，推出了迄今為止最重要的一次性能優化升級。新版本在大規模數據處理與複雜查詢場景中，性能表現實現了跨越式提升。 經過多輪研發與嚴格測試，新版本現已正式上線：在原有付費版 1.0 的基礎上架構全面升級，並同步發佈全新的 2.0 版本

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clklog - ClkLog埋點分析系統-私有化部署+輕量靈活

ClkLog是一款開源埋點用户行為分析系統，支持企業私有化部署。通過基礎訪問分析、多維事件分析、用户畫像分析，助力中小團隊搭建輕量靈活的分析平台。 ClkLog 自發布以來已有兩年時間。從最初的社區版，到如今不斷迭代出專業版與企業版，我們一直緊跟用户需求，不斷優化產品，只為做出真正“小而美、好上手、落地快”的用户行為分析系統。 在ClkLog 2.0 版本發佈之際，我們來聊聊企業在做用户行為分析時

開源軟件 , 埋點 , 開源 , 數據分析 , harmonyos

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StarRocks - StarRocks：Connect Data Analytics with the World

作者：StarRocks TSC Member、鏡舟科技 CTO——張友東 本文基於鏡舟科技 CTO、StarRocks TSC 成員張友東在 StarRocks Connect 2025 活動上的主題分享整理而成。圍繞大會的核心主題——“數據與世界的連接”，本文將從三個維度進行闡述： 過去：StarRocks 通過開源的力量，將全球的社區用户緊密聯繫在一起。 現在：StarRo

數據庫 , starrocks , 數據分析

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葡萄城技術團隊 - 2025 年好用 BI 工具排行榜：Wyn 商業智能引領嵌入式智能分析新趨勢

2025 年好用 BI 工具排行榜：Wyn 商業智能引領嵌入式智能分析新趨勢 在數據量指數級增長、決策實時性要求陡升的 2025 年，商業智能（BI）工具已從 “專業人員專屬” 轉向 “全民可使用”，AI 自然語言交互、嵌入式深度集成、製造業 MES 適配、國產化合規、高彈性部署 成為核心競爭力。Gartner 預測，2025 年 60% 企業將依賴自然語言交互分析，60% 決策需業務人員直接參與

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軟件部長 - 深度解析數據可視化氣泡圖，讓複雜關係一目瞭然

氣泡圖是一種非常實用的多變量數據可視化圖表，它通過氣泡的大小來傳遞第三個維度的信息，讓複雜的數據關係一目瞭然。 特點： • 展示三個變量的關係。 • 呈現複雜的多維數據關係。 • 強調數據點之間的比較和相關性。 氣泡圖樣式配置 在JVS-智能BI中，提供了這些混合圖圖表組件。今天我詳細説一下具體是如何配置的。 進入到可視化圖表設計中，在左側點擊選擇（或者拖拽）

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