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。
Follower to Leader，阿里云数据库都做了什么？
40多年的发展与变迁，数据库的格局已然被改写。在开源及云端浪潮的翻涌澎湃之下，数据库的这片汪洋经历着属于它的浮沉。云与智能化的发展下，新机遇不断涌现，“百花齐放、百家争鸣”是云数据库时代的真实写照，在这样的背景下，阿里云数据库也正经历着自己角色的转换。
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
数据库案例集锦 - 开发者的《如来神掌》
案例
1、《多字段，任意组合(0建模) - 毫秒级实时圈人 - 最佳实践》
2、《IoT(物联网)极限写入、消费 最佳实践 - 块级(ctid)扫描》
3、数据采样和脱敏实践
《PostgreSQL 数据采样与脱敏》
《PostgreSQL 巧妙的数据采样方法》
4、数据清洗和去重实践
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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。
