我發現很多企業做數字化，都遇到過這些問題： 上了ERP、MES、SCADA等系統，但數據互不聯通； 想做個生產分析，發現數據在ERP裏，質量數據在MES裏，設備數據又在另一個系統； 領導想看實時生產情況，IT部門卻要花好幾天整理數據。 但説到底，我們不是沒有數據，而是缺少一套能夠打通數據、真正服務業務的數據架構。 一、先搞清楚什麼是數據架構 一提到“架構”，有人覺得是 IT 部門的“技術
√不懂湖倉一體，別説你懂大數據 接觸數據的都聽過“湖倉一體”，有人就開始疑惑了：數據湖和數據倉庫不是夠用嗎？為什麼還要多餘再搞一個架構出來？ 實際上，你接觸到的數據有：像客户信息、生產日誌和客服錄音等。它們的類型是不統一的，什麼結構化、半結構化甚至非結構化，很多時候它們常因為這個原因導致不能存放在一塊，也不能通用。 怎麼辦？ 所以這時候就得靠搭建一個湖倉一體，把這些數據都存好，管好，目的就是為了輕
我前些年在做數據支持的時候，每到開會時總會聽到： 業務部門説盤活數據資產，技術團隊卻在強調必須先做好數據治理； 管理層要求要釋放數據價值，財務部門卻在質疑：這些數據投入到底能帶來多少實際收益？ 更麻煩的是，不同團隊對同一個數據指標的理解各不相同，導致報表數據對不上，會議時間都浪費在基礎概念的爭論上。 這些問題，其實就是沒把數據要素、數據資產、數據治理和數字資產幾個核心概念理清楚。 接下來，
最近總會有一些做IT行業的朋友來問：信息化和數字化兩個有什麼區別？不都是利用數據做決策嗎？ 但其實，這兩者還是有很大的區別的。 用過來人的經驗告訴你，怎麼區分關鍵在於理解它們解決問題的不同層次。就拿我們最熟悉的報銷流程來説： 以前需要填寫紙質單據，找領導簽字，送到財務部等待支付；現在在辦公系統裏提交電子報銷單，在線審批後直接打款到銀行卡。 你可能會覺得這已經很先進了，但我想説，這僅僅是信息化的範疇
我接觸IT領域這麼多年，我太知道IT部門每天要煩惱的問題了： 業務部門急着要一個數據報表系統，IT部門説至少等三個月； 公司想優化辦公流程，報價卻要大幾十萬起步，結果好不容易系統上線了，業務規則一變，又要重新開發，費時費力。 這背後，其實是三個困擾無數企業的核心問題：IT資源永遠不夠用、開發成本居高不下、業務需求變化太快。 這些問題，正是“低代碼”技術要解決的核心。
為什麼明明做好了技術設計，項目推進卻依然困難重重？ 技術團隊開發的功能業務方總説不適用；系統隨着業務發展變得臃腫難維護；跨部門協作時各説各話，推進困難。 這些問題看似毫無關聯，但它們都指向同一個根源：對架構認知的片面與缺失。 有了對架構的認知，各部門之間就有了對項目可行性的推測計算，這大大減少了資源的浪費，同時還能加強各部門之間的交流合作。 今天，我就來系統梳理六大核心架構
我幹大數據這麼多年，見過太多人被數據傾斜折騰得沒脾氣—— 明明數據量不算特別大，任務卻死活跑不完； 明明集羣資源還夠，節點卻接二連三OOM。 其實不是你技術不行，而是沒把數據傾斜的底層邏輯搞明白。 今天這篇文章，我不整那些虛的，就用最實在的話、最真實的踩坑經歷，帶你從現象到本質，把數據傾斜的解決辦法摸透。 一、數據傾斜的本質是什麼 很多人一遇到數據傾斜，就覺得是“數據太多了”，其實完全錯了
流處理（處理實時數據流）和批處理（處理歷史數據集），曾經是支撐我們實時監控和深度分析的兩大支柱。 但日子久了，問題也來了：它們數據不通、代碼不通、資源不通。 為了同時滿足“秒級響應”和“深度分析”，不得不同時維護兩套系統、寫兩套代碼、存兩份數據。成本高、效率低，還容易出錯。 如今，業務對數據的要求越來越高： 報表要從“T+1”變成“分鐘級”， 實時數據要立刻用於模型訓練，
