数据中台

龙石数据中台 V3.8.4 升级 | 数据集成心跳检测，数据处理更稳定本次数据中台V3.8.4版本聚焦实时数据流转与用户操作体验，覆盖数据集成，数据治理、监控预警等多个模块，让数据管理更高效、更稳定、更易用。

qData 数据中台开源版 v1.1.1 发布：动态游标同步技术上线，SQL Server 2008 全面支持一次围绕「效率、兼容、社区」的系统性升级这次 v1.1.1 更新，我们没有堆功能，而是围绕一个核心问题做升级：

qData 数据中台核心能力解析｜第 02 期：从“有标准”到“能执行”，数据标准体系全景解析在数据治理过程中，数据标准几乎是所有工作的起点。但在现实中，很多组织的数据标准，往往停留在“文档层”：

阿坤带你走近大数据

数据平台与数据中台的详细介绍大数据平台（Big Data Platform）和数据中台（Data Middle Platform / Data Middleware）是企业数字化转型中的核心基础设施，二者既有联系又有区别。下面从定义、架构、核心能力、演进关系、典型场景等维度进行系统性详解。

qData 数据中台核心能力解析｜第 01 期数据服务能力全流程介绍版本说明本文介绍的功能基于 qData 商业版，部分能力在开源版中可能不包含或存在功能差异，具体以实际版本为准。

【第三部分实施篇】第7章数据仓库及数据模型管理1.1. 概述与关键概念1.1.1. 数据模型的定义根据国家标准《GB/T 36073-2018 数据管理能力成熟度评估模型》中的定义，数据模型是使用结构化的语言将收集到的组织业务经营、管理和决策中使用的数据需求进行综合分析，按照模型设计规范将需求进行的重新组织。它是对现实世界数据特征的抽象、表示和处理，用于描述一组数据的概念和定义。

【第二部分规划篇】第6章数据集成1.1. 概述与关键概念1.1.1. 数据集成的定义根据DAMA国际在《DAMA数据管理知识体系指南（原书第2版修订版）》中的定义，数据集成是指数据存储、应用程序和组织内部及之间的数据流动和整合。数据集成是把不同来源、格式、特点、性质的数据以物理或虚拟的方式整合到数据中心，从而为组织提供全面的数据应用。

数据战争的星辰大海：从纷争到融合，五大核心架构的终局之战与AI新纪元在数据驱动的时代，企业面对数据仓库、大数据平台、数据湖、数据中台和湖仓一体等纷繁复杂的概念，常感无所适从。本文旨在拨开迷雾，以“架构为用，价值为本”为核心思想，系统性地剖析五大数据解决方案的本质、适用场景与演进逻辑。文章摒弃空洞的理论堆砌，深度融合数据治理、AI赋能等现代思维，通过生动的比喻、清晰的图表（流程图、对比表）和实战指南，致力于为企业决策者、架构师和数据从业者提供一套兼具理论高度、实践深度和未来视野的选型蓝图与行动路线图。本文的核心论点是：技术本身并非银弹，真正的竞争力源于将合适的技术与科学的治

爱数据的小苏苏

告别数据孤岛：企业如何用数据管理平台打通任督二脉，实现降本增效？当财务部门需要分析客户盈利能力时，必须向销售部门申请数据导出；当市场团队策划精准营销活动时，需要协调IT部门从三个独立系统中提取客户信息；当管理层需要战略决策支持时，各部门报表数据口径不一，令人难以抉择。这些场景正是企业数据孤岛的典型写照。

【第一部分框架篇】第2章数据治理方法论1.1. 为什么要做数据治理？在数字化转型的浪潮中，各个组织已经积累了海量且复杂的数据。然而，许多组织在数据治理和使用过程中，依然面临着“看不见、读不懂、不一致、流不通、信不过”等普遍困境。这些挑战并非孤立的技术问题，而是深刻影响着业务流程、协同效率与战略决策的关键瓶颈。

老徐电商数据笔记

技术复盘第八篇:从“数据烟囱”到“能力引擎”：中型电商数仓重构实战手册当CTO要求在三个月内让数据“可用”，而业务方每天催着要十个新报表时，这份战术手册是你唯一能依靠的作战指南。

qData 数据中台开源版 v1.1.0 发布：清洗与稽查规则能力增强，支持 ARM 与 x86 双架构qData 数据中台开源版 v1.1.0 已正式发布。本次版本基于社区用户在实际使用过程中的反馈，围绕规则能力补充、构建与发布流程优化，以及 ARM 架构运行支持进行了针对性改进，进一步提升在复杂数据场景和多样化部署环境下的可用性。

原子指标计算实现方案详解 | qData 数据中台商业版 · 指标平台在数据中台建设过程中，指标是数据资产向业务价值转化的核心载体。 qData 数据中台商业版在产品生态圈中构建了统一的指标平台，通过原子指标作为指标体系的最小计算单元，实现指标的标准化定义、统一计算与可治理管理。

稳定性增强、界面焕新：qData 数据中台开源版发布最新优化版本在近期的更新中，我们将商业版用户反馈的关键修复与优化内容统一同步至开源版。此次更新覆盖系统稳定性、数据研发体验、资产管理、UI 表现等多个方面，大幅提升了整体使用体验。无论你来自社区还是企业侧，本次更新都将带来更顺畅、更可靠的数据中台能力。

qData 数据中台商业版整库同步全面上线，让数据同步真正“省心、省力、省出错”在数据工程中，“数据同步”一直是最让人心累的工作之一：表多、脚本复杂、流程繁琐、不透明、不稳定…… 本次 qData 数据中台商业版的大更新，正是为了解决这些长期困扰一线工程师的痛点。

袋鼠云数栈

从结构化到多模态，AI 时代如何利用多模态数据智能中台激活业务价值？近日，AI “顶流” 学者李飞飞的最新长文《从语言到世界：空间智能是人工智能的下一个前沿》刷屏时，整个科技圈再次被 “升维” 的焦虑击中。她指出，AI 的下一个前沿是 “空间智能”—— 让 AI 真正理解和交互物理世界。她将其称为 “世界模型”（World Models），并强调了其三大核心能力：生成性、交互性，以及至关重要的多模态性。

数据中台有什么用？数据仓库和数据中台怎么选？目录一、什么情况下要考虑搭建数据中台？1. 业务复杂度高2. 重复开发严重3. 响应业务缓慢4.具备转型决心

寻梦数据空间 | 架构篇：从概念到落地的技术实践与突破性创新[ 架构篇 ]—从概念到落地的技术实践与突破性创新—在数字经济时代，数据要素的可信流通与高效利用已成为企业数字化转型、国家数字基础设施建设的核心命题。数据空间作为破解“数据孤岛”、保障数据安全、释放数据价值的新型互联范式，其技术架构是将“可信流通”蓝图变为现实的关键载体。

【大数据实战】如何从0到1构建用户画像系统（案例+数据仓库+Airflow调度）构建用户画像系统是一个涵盖数据架构、工程实现和业务应用的完整体系。其开发流程包含七个关键阶段：从目标解读、任务分解与需求调研，到需求场景明确、数据口径确认，再到特征选取与模型落表、线下验收测试，最终完成线上发布与效果追踪。

袋鼠云数栈

3节点开启大数据时代：EasyMR助力中小企业轻装上阵、国产转型在数字化浪潮中，数据已成为中小企业竞争力的核心要素。然而，受限于预算、技术和运维能力，众多中小企业在建设大数据平台时常陷入“建不起、用不好”的困境。