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07:24 AM · Nov 06 ,2025
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數據集成與治理 - 怎麼用數據倉庫來進行數據治理？

在我做數據支持那段時間，一開始團隊總是會出現這些情況： 銷售團隊説“活躍用户”日均十萬，市場部報表上卻顯示十五萬，兩邊爭得面紅耳赤卻誰也説服不了誰； 要做一個重要的業務分析，發現需要的數據分散在五六個系統中，光是收集整理就要花上一週時間； 當你終於拿到數據時，卻不敢完全相信它的準確性。 這些看似棘手的問題，其實都指向同一個根源：缺乏有效的數據治理。 那麼到底該怎麼解決這些問題？今天我就從

數據倉庫 , 教程 , 數據庫 , 數據治理平台

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袋鼠雲數棧 - DeepSeek-V3.1重磅發佈，袋鼠雲智能產品全家桶率先適配

近期，全球矚目的DeepSeek-V3.1全新發布。在推理效率、長上下文理解以及跨模態智能處理方面均實現了顯著提升，為企業級智能應用打開了新的想象空間。 袋鼠雲作為長期深耕 “Data+AI”的領先數據智能與空間智能廠商，袋鼠雲在DeepSeek-V3.1發佈的第一時間完成了全棧產品適配，推動產品能力的整體升級。 袋鼠雲智能業務架構 袋鼠雲數據智能：讓“數據生產力”觸手可及 在數據智能方向，袋鼠

全棧 , 數據管理 , deepseek , 人工智能 , 數據治理平台

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袋鼠雲數棧 - 袋鼠雲產品功能更新一探究竟｜實時開發，效率再升級！

本期，我們更新和優化了實時開發相關功能，為您提供更高效的產品能力。以下為第14期袋鼠雲產品功能更新報告，請繼續閲讀。 功能新增 重點新增內容 支持國際英文版 實時開發平台上線了國際英文版，適配全球國家的通用語言體系，消除語言差異帶來的使用問題。 任務自定義參數支持項目級、全局參數 任務自定義參數現已支持項目級與全局參數：在任務參數設置-中映射值中將此任務發佈至目標項目時會自動替換原值；同時提供變

數據挖掘 , 數據管理 , 數據可視化 , 人工智能 , 數據治理平台

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吳大同 - qData 數據中台【開源版】發佈 1.0.5 版本，全面提升規則治理、非結構化數據處理與部署體驗

2025年9月3日 —— 企業級開源數據中台 qData 開源版 正式發佈 1.0.5 版本。本次更新聚焦 規則治理一體化、非結構化數據支持、以及開源版的體驗與部署優化，進一步提升規則複用能力、數據接入廣度與運維效率，幫助企業和開發者更輕鬆地構建高質量數據治理體系。 ✨ 新增功能 🧩 字段級規則綁定：在“數據元類型”中即可為字段綁定稽查與清洗規則，任務和組件配置時自動加載並可二次修改，大幅減

大數據 , 開源軟件 , 數據中台 , JAVA , 數據治理平台

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吳大同 - qData 數據中台開源版部署全攻略：三種方式任你選擇

作為一款專注於數據治理與數據資產管理的數據中台，qData 數據中台開源版（社區版本） 提供了靈活的部署方式，滿足不同階段用户的需求：從初學者的快速上手，到研發團隊的日常開發，再到生產環境的大規模部署。本文將詳細介紹三種部署方式的適用場景和特點，幫助你快速找到最適合的方案。 🚀 三種部署方式對比 部署方式 説明 適用場景 Docker C

大數據 , 開源軟件 , 數據中台 , JAVA , 數據治理平台

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吳大同 - 輕鬆上手 qData 數據中台開源版：Docker Compose 助你10分鐘跑起來

説在前面 誰適合看這份指南？ 初次接觸 qData，希望快速體驗功能的小夥伴 不想折騰複雜環境配置和前端打包的人 想用“一鍵啓動”省事體驗完整平台的用户 我們已經為你準備好“開箱即用”的完整部署包，包括： ✅ 前端靜態資源（打包好的 dist 文件夾） ✅ DolphinScheduler 調度器（無需額外安裝） ✅ Hadoop 全家桶（HDFS + YARN） ✅ Flin

大數據 , 開源軟件 , 數據中台 , JAVA , 數據治理平台

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吳大同 - 從兼容到極致性能——qData數據中台商業版核心指標解讀

在數字化轉型的背景下，企業對數據中台的要求越來越高——既要兼容信創環境，又要在性能上經得起大規模業務的考驗。qData 數據中台商業版針對這些關鍵問題，設定了一系列清晰的技術指標和性能指標。 一、技術指標 1. 架構與兼容 信創適配：核心模塊已在國產 X86 CPU、國產操作系統及達夢數據庫環境下完成兼容性驗證。 多引擎支持：批處理（Spark）與流處理（Flink）雙引擎共存，可按業務場

大數據 , 開源軟件 , 數據中台 , 數據處理 , 數據治理平台

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吳大同 - qData數據中台【開源版】 v1.0.6 震撼發佈：全面重構，能力躍升！

所見即所得，全流程沉浸式體驗 —— qData 1.0.6 正式上線！ 我們很高興地宣佈，qData 開源版 v1.0.6 正式發佈！這是一次從內到外的深度重構與能力升級，不僅帶來了多項重磅新功能，更對核心模塊進行了系統性優化，修復了大量歷史問題，全面提升穩定性、易用性與可維護性。 無論你是初次接觸數據中台的新用户，還是長期關注 qData 的開發者，本次更新都將為你帶來耳目一新的使用體驗。

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數據集成與治理 - 什麼是ETL增量抽取？企業數據治理必讀

兩年前，我在的數據團隊每天面對海量數據，總是在抱怨： 想要做個決策調整，結果部門報表裏的數字前後對不上；想整合一份完整的用户視圖，就得手動對接各個團隊，耗時耗力；數據在流轉中缺乏有效管控，既擔心泄露風險，又怕觸碰合規紅線...... 這些問題的根源，往往在於缺少一套行之有效的數據治理體系。而ETL正是破解這些難題最直接的技術手段。 那麼關鍵是要怎麼做呢？ 本文就直接上乾貨，不講虛的，手把手教你怎麼

數字化轉型 , 知識 , 數據庫 , 數據治理平台

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