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clickhouse 准实时数仓能力探索
通过实践结果对 clickhouse 作为准实时数仓能力进行总结 数据复用性：通过对数据分层与 clickhosue 提供的 MATERIALIZED view 能力，可以解决数据重复建设，提高数据复用性，同时简化数据处理（不用配置与维护任务调度）。
10 月 6 日
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供应链管理是对产品流、信息流、资金流综合管理
《采购与供应链管理：一个实践者的角度》读后感 概况书中对供应链管理实际上可以理解为是对产品流、信息流、资金流综合管理；产品是从最初供应商流向最终客户；资金是按照相反方向流动；而信息则是双向流动。
9 月 13 日
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数据，不能只讲大道理
在谈论数据时候，有些供应商特喜欢提变革性、推到重来解决方案，必带一些时髦名称；2019-2021 人人都提数据中台，张口就说业务数据化、数据业务化，数据驱动业务，甚至数据重塑业务；如今大家都不提数据中台（会被打上骗子标签），开始说 DAAS，阿里提了一个独
8 月 20 日
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小 A 数仓之路：数仓现状与解决方案
业务增长速度快，数据迅速增加，同时取数需求激增与数据应用场景对数据质量、响应速度、数据时效性与稳定要求越来越高；但技术能力滞后业务增长，如实时数仓技术能力、高可用稳定保障能力、流程规范缺少等；通过梳理数据仓库问题，并针对问题提出解决方案
2021 年 8 月 22 日
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Dremio 推出在 AWS 云上运行的数据湖服务
Dremio 今天推出了一项云服务，该服务基于内存 SQL 引擎创建数据湖，该引擎针对存储在基于对象的存储系统中的数据启动查询。
2021 年 8 月 4 日
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黄金圈法则解读数据中台（1）：为什么需要数据中台
2019 年，中台大热之时，整个互联网圈言必称中台；然而，仅仅一年，市场对于中台的风评就开始出现两极分化，拿着亲身实践力证中台有效的人不少，翻车和指责的也大有人在；而这些失败绝大部分都是因为没想明白为什么需要数据中台。
2021 年 8 月 3 日
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怎么对数据指标管理
优秀的数据指标管理，不仅能让你快速解决数据需求，洞察出可能会被忽略的价值数据，还能反映出你目前最需解决的业务问题。该如何对数据指标进行管理？我提供给你一些经验，希望你能从中学习到如何高效、规范化的管理指标。
2021 年 8 月 2 日
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多维数据分析（OLAP）技术选型（2）：数据分析与 OLAP 差异
此文主要是跟大家聊聊数据分析与 OLAP 差异，只有清晰它们之间差异，我们才可以深入了解所选型技术使用场景，脱离使用场景的技术选型就如无源之水，无本之末；我们对用场景认知程度，决定了选型技术的解决方案；如“盲人摸象”的例子，如果你只摸到了象的耳朵，
2021 年 7 月 18 日
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多维数据分析（OLAP）技术选型（1）：对什么进行选型
我们在 OLAP 选型时，究竟是对什么进行选型？是否有方法可以缩小我们选型范围？此文章很好解答这些问题。
2021 年 7 月 5 日
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聊聊数据仓库建设
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