不惜血本、重金打造的数据平台为何效果平平？
较大规模的企业一般会选择自建数据平台，但从现状来看也并不是非常理想，很多互联网大厂不惜血本、投入重金打造数据化体系，成效却不显著，虽然看似功能强大，但流于表面，关键时候并不抗打。我们总能看到一些大厂朋友吐槽公司的数据基建平台接入成本太高，使用不太方便，有很多数据需求阻塞而难以快速实现，依然普遍存在一再被拖延的情况，究其原因在于企业对于数据需求的并行承载能力太差。而从企业层面来看研发数据基建的资源投入可谓非常巨大，而且后期维护成本也极为可观，如此庞大的投入，收益却并不显著，或者说与预期存在明显的差距，这甚至在一定程度上动摇了大厂对于基建价值的认同感和产生对数据化运营理念的怀疑态度。
列式存储的另一面
列存是常见的数据存储技术，说到列存常常就意味着高性能，现代分析型数据库基本都会把列存作为标配，
列存的基本原理是减少硬盘的读取量。一个数据表有多个列，但运算可能只会用到其中少数几列，采用列存时，用不着的列就不必读出来了，而采用行式存储时，则要把所有列都扫描一遍。当取用列只占总列数的小部分时，列存的 IO 时间优势会非常大，就会显得计算速度快了很多。
不过，列存也有另一面，并不是在任何场景下都有优势。
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Zero-ETL是阿里云瑶池数据库提供的服务，旨在简化传统ETL流程的复杂性和成本，提高数据实时性。降低数据同步成本，允许用户快速在AnalyticDB中对PolarDB数据进行分析，降低了30%的数据接入成本，提升了60%的建仓效率。
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