怎么用数据仓库来进行数据治理？
数据治理难题如何破解？本文从数据仓库视角出发，解析如何通过数据集中、标准制定、质量管控、元数据管理与安全策略，将杂乱数据转化为可信资产，实现数据价值最大化。
阿里云领跑中国向量数据管理公有云服务市场
IDC发布《2024中国向量数据管理公有云服务市场份额》按照索引条数统计，2024年中国向量数据管理公有云服务规模共计4.882万亿条，其中阿里云占比38%，大幅领跑中国市场。
IDC中国数据治理平台报告：阿里云连续四年第一
国际数据公司（IDC）发布了《中国数据治理市场份额，2024》报告，2024年中国数据治理平台市场回暖，总规模达到38.3亿，同比增长30.6%。其中阿里云市场份额占比32.1%，连续四年位居第一。
元数据管理是什么？怎么管？
元数据管理是让数据成为真正资产的关键。它通过统一管理“关于数据的数据”，解决找数难、口径不一、追溯困难等问题，建立业务与技术间的共识，实现数据可发现、可理解、可信任，推动企业数据驱动落地。
从数据管理的角度，理解数据治理的内容
数据治理不仅是高层关注的顶层设计，更是解决数据混乱、质量低下等实际问题的系统性方法。其核心在于通过数据管理实现全生命周期管控，确保数据可信、可用、安全，从而提升决策质量、驱动业务创新。
不懂湖仓一体，别说你懂大数据
湖仓一体融合数据湖的灵活存储与数据仓库的高效管理，打破数据孤岛，实现多源数据统一处理，提升分析效率与数据一致性，是大数据架构的必然演进方向。
