数据仓库介绍与实时数仓案例
1.数据仓库简介
数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。
干货：解码OneData，阿里的数仓之路。
据IDC报告，预计到2020年全球数据总量将超过40ZB(相当于4万亿GB)，这一数据量是2013年的10倍。正在“爆炸式”增长的数据的潜在巨大价值正在被发掘，它有可能成为商业世界的“新能源”，变革我们的生产，影响我们生活。当我们面对如此庞大的数据之时，如果我们不能有序、有结构的进行分类组织
企业大数据平台下数仓建设思路
介然（李金波），阿里云高级技术专家，现任阿里云大数据数仓解决方案总架构师。8年以上互联网数据仓库经历，对系统架构、数据架构拥有丰富的实战经验，曾经数据魔方、淘宝指数的数据架构设计专家。
与阿里云大数据数仓结缘
介然之前在一家软件公司给企业客户做软件开发和数仓开发实施，数仓开发和实施都是基于传统的
袋鼠云数据中台专栏（一） ：浅析数据中台策略与建设实践
袋鼠云数据中台建设与策略已经脱离了一个单纯的产品概念范畴，更多的是关注于企业的整体数据化建设工作，希望通过数栈产品和七大数据服务贴身参与用户全方位与全过程的数据化建设。同时我们期待这样的数据化建设应当是高效率，高应用价值和低成本的。
观点 | 云原生时代来袭 下一代云数据库技术将走向何方？
全面云化的时代已经到来，面对一系列的新技术和挑战，数据库市场将面临怎样的变革？作为云服务提供商，如何帮助更多的企业级用户把握“云”潮，提供最高效、最具价值的数据库解决方案？
日前，在阿里云峰会·北京站的数据库专场上，阿里巴巴集团副总裁、达摩院首席数据库科学家、阿⾥云智能事业群数据库产品事业部总负责⼈李飞飞针对下一代云原生数据库的技术与挑战进行了精彩分享。
【阿里在线技术峰会】李金波：企业大数据平台仓库架构建设思路
在阿里巴巴在线在线技术峰会上的第三天，来自阿里云高级技术专家李金波为大家题为《企业大数据平台仓库架构建设思路》。本次分享中，李金波主要从总体思路、模型设计、数加架构、数据治理四个方面介绍了如何利用大数据平台的特性，构建更贴合大数据应用的数据仓库。
