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数据湖 VS 数据仓库之争？阿里提出大数据架构新概念：湖仓一体
随着近几年数据湖概念的兴起，业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台，各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案，一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。但是数据仓库和数据湖的区别到底是什么，是技术路线之争？是数据管理方式之争？二者是水火不容还是其实可以和谐共存，甚至互为补充？本文作者来自阿里巴巴计算平台部门，深度参与阿里巴巴大数据/数据中台领域建设，将从历史的角度对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析，来阐述两者融合演进的新方向——湖仓一体，并就基于阿里云MaxCompute/EMR DataLake的湖仓一体方案做一介绍。
云栖重磅｜从数据到智能：Data+AI驱动的云原生数据库
阿里云瑶池在2024云栖大会上重磅发布由Data+AI驱动的多模数据管理平台DMS：OneMeta+OneOps，通过统一、开放、多模的元数据服务实现跨环境、跨引擎、跨实例的统一治理，可支持高达40+种数据源，实现自建、他云数据源的无缝对接，助力业务决策效率提升10倍。
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基于数据全生命周期的数据资产价值评估方法及应用
数据资产价值评估是现代数据资产管理和运营以及数据流通的基础。基于数据全生命周期理论，从第一性原则出发，通过评估单张数据资产表的成本、数据管理以及数据应用价值，实现对单张数据资产表的系统性评估。利用数据仓库和图算法等技术，以层为单位，每层分摊，血缘路径继承，精确计算得到单张数据资产表的成本价值；然后利用层次分析法得到数据资产非经济因素权重，进而得到数据资产阶梯价值；最后通过实例分析验证了新方法的合理性和可行性。
阿里云上云解决方案参考，多种技术与行业解决方案助力企业上云
对于初次上云的用户来说，参考一份适合自己行业的解决方案可帮助自己快速上手，并根据方案的内容选择适合自己的云产品进行方案部署。阿里云发布各种解决方案是基于众多客户上云的成功案例萃取而成的最优化企业上云指导，涵盖前端Web和移动应用程序开发、网站搭建、网络组网、数据库、迁云等众多上云项目。本文为大家汇总了一些上云解决方案的详情入口，方便大家快速查询与自己场景相符的解决方案。
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认识DataHub：企业级数据管理的第一步
【10月更文挑战第23天】在数字化转型的时代，数据管理成为了企业发展的核心竞争力之一。如何高效地管理和利用海量数据，成为了每个企业都需要面对的问题。DataHub作为一款企业级数据管理平台，以其强大的功能和灵活的架构，为企业提供了一站式的数据管理解决方案。作为一名数据管理爱好者，我将从个人的角度出发，详细介绍DataHub的基本概念、主要功能、应用场景，以及为什么选择DataHub作为数据管理解决方案。此外，我还会提供简单的安装指南和快速入门教程，帮助初学者快速上手使用DataHub。
在Dify on DMS上搭建专属版Deep Research Agent
Deep Research Agent 不只是为了让你工作快一点那么简单。它更像一场知识工作的革命，彻底把我们从没完没了的“信息搬运”和“大海捞针”中解放出来。想想看，当那些繁琐的、重复性的搜集和整理工作都交给AI后，我们可以把宝贵的时间和脑力，真正用在刀刃上：去提出更一针见血的问题，去构思更有远见的战略，或者干脆去创造一个前所未有的新东西。本文将教你如何在Dify on DMS上，构建企业专属版Deep Research Agent。
阿里云DMS，身边的智能化数据分析助手
生成式AI颠覆了人机交互的传统范式，赋予每个人利用AI进行低门槛数据分析的能力。Data Fabric与生成式AI的强强联合，不仅能够实现敏捷数据交付，还有效降低了数据分析门槛，让人人都能数据分析成为可能！阿里云DMS作为阿里云统一的用数平台，在2021年初就开始探索使用Data Fabric理念构建逻辑数仓来加速企业数据价值的交付，2023年推出基于大模型构建的Data Copilot，降低用数门槛，近期我们将Notebook（分析窗口）、逻辑数仓（Data Fabric）、Data Copilot（生成式AI）进行有机组合，端到端的解决用数难题，给用户带来全新的分析体验。
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