隨着人工智能與大數據技術的深度融合，數據分析平台正面臨一場深刻的變革。傳統的 T+1 批處理模式、孤立的分析系統以及僅面向內部用户的服務模式，已無法滿足當今業務對實時性、靈活性和智能化的高度需求。

新時代的分析場景，正從高層戰略延伸至一線運營，從批處理轉向批流一體，服務對象也從內部員工擴展至外部客户乃至 AI Agent。在這一背景下，一個能夠支撐極速、實時、統一分析的數據底座，已成為企業在 AI 時代保持競爭力的關鍵。

StarRocks 進化：實時與統一

技術演進的根本目標在於解決客户的業務問題。StarRocks 的發展路徑正是這一理念的體現，從解決 BI 查詢慢，到實現業務實時洞察，再到構建統一的湖倉分析能力。今天，StarRocks 4.0 聚焦AI實時湖倉”這一場景，成為了一個為 AI Agent 應用場景做好充分準備的數據引擎。

StarRocks 4.0 核心能力：為 AI 湖倉注入強勁動力

StarRocks 4.0 帶來了多項重大改進，旨在全面提升分析性能和用户體驗：

• 極致性能，加速洞察：通過深度的算子優化，StarRocks 將 Iceberg 數據湖上的分析性能提升了 60%，JSON 數據處理速度提升 3-15 倍。這意味着企業的業務團隊可以更快地從海量數據中獲得洞察，搶佔市場先機。
• 把握當下，實時加速：通過優化數據導入機制，對雲存儲的 API 調用降低了 70%-90%，實現了數據的秒級可見與分析。無論是實時風控、動態定價還是即時營銷，企業的決策都可以基於最新的業務動態。
• 極致統一，簡化架構：StarRocks 提供原生的湖倉一體能力，支持對 Iceberg、Hudi、Paimon 等主流數據湖格式進行高性能讀寫，並以統一的 Catalog 管理權限，幫助企業告別繁雜的 ETL 和多套組件並存現狀，構建一個開放、統一、高效的 One Data 體系。同時，通過全面向量化、CBO、現代化物化視圖等上百項優化，為全場景分析提供性能保障。

落地實踐：StarRocks 在多元場景中的應用

StarRocks 已在金融、零售、製造等行業的頭部企業中得到廣泛應用，並取得了顯著成效。

金融：賦能大型城商行，實現架構現代化

該行原有的經典Lambda架構組件繁多、維護成本高昂，多套 OLAP 引擎並存導致數據孤島問題嚴重。通過引入 StarRocks 作為統一分析引擎，替代了 Impala、HBase、Kylin 等多套系統。利用 StarRocks 直接分析內表與 Hive/Iceberg 外表，並藉助物化視圖等特性進行全場景加速。數據架構與 Pipeline 極大簡化，運維成本顯著降低，報表、駕駛艙、探查分析等所有應用均實現了極速響應。

即時零售：支撐淘寶閃購，贏得即時零售戰役

在競爭激烈的即時零售業務中，對實時決策、高併發查詢和複雜多維分析的性能要求極高。淘寶閃購採用“Paimon + StarRocks”的實時湖倉架構，利用 StarRocks 對外表、分層物化視圖的透明加速能力，實現了多維分析、UV 統計等複雜場景的極速響應，分析性能提升 10 倍、存儲成本降低 60%，並穩定支撐每日超 17 萬次的高併發查詢。

電商：助力電商平台，邁向智能 BI 新階段

該電商平台希望從“敏捷 BI”向“智能 BI”（ChatBI）演進，但面臨技術棧複雜、多模態數據檢索困難等問題。項目最終選用 StarRocks 作為統一數據底座。它不僅承載指標查詢，同時憑藉其內置的文本與向量檢索能力，統一替代了原有的 ES 和 Milvus，簡化了平台技術棧。該智能 BI 平台上線一年來，月活用户超百人，月均問答超 3000 次，準確率高達 90% 以上，有效降低數據分析門檻。

未來：邁向 AI 增強的智能數據分析

作為 StarRocks 開源項目在中國的主要貢獻者和推廣者，鏡舟科技深知企業級客户對穩定性、安全性及專業服務的更高要求。通過企業版產品鏡舟數據庫，在 StarRocks 內核能力的基礎上，增加了安全管控、災備、可視化運維等企業級功能，致力於幫助更多企業構建卓越的數據分析系統，共同擁抱數據驅動的智能未來。

展望未來，鏡舟科技將持續推動 StarRocks 在 AI 增強領域的創新，提供智能建模、AI 增強分析閉環等能力，讓數據分析變得更加智能、自動化。

鏡舟科技致力於成為企業在 AI 時代最值得信賴的數據技術夥伴，與客户攜手共築開放、統一、高性能的 AI 實時湖倉，共同邁向數據驅動的智能未來。