数据开放技术架构
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数据湖与数据仓库的新未来：阿里提出湖仓一体架构
近几年，随着数据湖概念的兴起，业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论始终不断。数据仓库和数据湖的区别到底是什么？本文作者来自阿里巴巴计算平台部门，在深度参与阿里巴巴大数据/数据中台领域建设之后，将对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析，阐述两者融合演进的新方向——湖仓一体。
政务数据安全管理实践
本文从新型智慧城市建设过程中政务数据共享开放可能存在的数据安全风险出发，结合百分点科技多年服务各类政府部门和企业的数据管理经验，基于对数据全生命周期的有效认知，融合大数据算法挖掘和人工智能识别等技术，全面系统地提出了一套政务数据安全管理体系和实践成果，以期全方位保障政务数据共享开放安全，促进新型智慧城市建设。
开放式湖仓是湖仓一体架构的最终归宿
本文回顾和分析了数据湖仓的历史和大数据平台的演进趋势，提出了基于增量计算的一体化趋势，以及该架构必然需要一个开放式的增量存储支撑。
金融科技盛宴（七）：银行的大数据应用
本系列文章梳理了国内外银行信息化历程，包含区块链、云计算、物联网、移动端、人工智能各方面的应用情况。
算力规模突破千万核，腾讯云大数据产品全景图长啥样？
腾讯云大数据技术已经从第一代的离线计算，第二代的实时计算，第三代的机器学习，发展到如今以隐私计算、数智融合以及云原生为代表的第四代。
爱数发布 AnyBackup Family 8 ，构建多云时代统一数据管理平台
AnyBackup Family 8 是多云战略下集数据备份、副本数据管理、数据治理、数据归档、数据搜索于一体的统一数据管理平台
从数仓到数据中台，谈技术选型最优解
本文介绍从数仓到数据中台的技术选型实践。
独家揭秘：民生银行大数据体系架构设计与演进
近年来，随着大数据与人工智能相关技术的迅速发展，新技术逐步在全社会各行各业得到应用。银行业作为一个高度信息化的行业，首当其冲面临着互联网新技术应用的挑战。民生银行在 2013 年开始布局分布式、大数据及人工智能技术等领域，在全行凤凰计划的牵头下，逐步将新技术与我行发展战略业务实施策略进行了深度融合，为金融科技银行的发展奠定了扎实的基础。
从集中式到分布式，金融企业的后台架构正在发生巨变
本文将从银行转型的角度，为大家剖析主流商业银行转型“开放银行”的时代特点。
从“大数据”到“小数据”，“隐语”开源 SCQL 助力不同规模数据安全分析
在数据要素战略持续升级的背景下，发展以隐私计算为代表的密态技术，是解决大规模数据安全可信流转的技术手段。
对话黄东旭、关涛、李远策：数据引擎，One Size Fits All 真的能实现么？
近年来，一体化数据融合平台的概念逐渐受到关注。那么，真的可以使用一套解决方案应对所有场景吗？一体化数据平台有哪些主流选项？Lambda 与 Kappa 架构各有哪些优势和不足？企业该如何选择适合自己的解决方案？
独家 | 瓜子大数据架构首曝光：掩藏在“二手车”背后的技术思考
这是瓜子大数据技术团队第一次对外技术采访，浅谈大数据架构及对云平台大数据服务选型的思考，有共性也有差异，个中原因值得探讨。
数据平台竞技场 2024：AI 或成为必杀技，但面临三个致命挑战
以 Hadoop 为基础的大数据体系架构已逐步陈旧，新一代的分析平台以及更发挥 AI 能力的数据平台架构仍有非常多的疑问还没有得到解答。
专访李潇：数据智能平台，AI 时代的 Lakehouse 架构
2023年，大数据引领者Databricks的最大进展
民生银行场景化数据中台是如何炼成的？
民生银行场景化数据服务中台就是在数字化转型的大背景下诞生的，正因为此次中台实践的成功，那么银行为什么要建数据中台？
媒体数据中台建设方法论和落地实践
百分点科技大数据技术团队围绕当前媒体机构的转型需求，系统地介绍了百分点科技媒体数据中台建设方法论及实践成果。
大数据开放平台搭建，难点何在？
编者按：Hadoop于2006年1月28日诞生，至今已有10年，它改变了企业对数据的存储、处理和分析的过程，加速了大数据的发展，形成了自己的极其火爆的技术生态圈，并受到非常广泛的应用。在2016年Hadoop十岁生日之际，InfoQ策划了一个Hadoop热点系列文章，为大家梳理Hadoop这十年的变化，技术圈的生态状况，回顾以前，激励以后。本文整理自去年4月份的QCon大会演讲“以Hadoop为核心的大数据开放平台建设”。
虎牙直播是怎样建设数据中台的？
虎牙通过数据中台的建设不仅解决了以前面临的数据问题，而且构建了自己的数据中台能力，带来不错的收益。本文主要聊聊虎牙直播的数据中台实践。
从“数据孤岛”到统一数据体系，明源云 DataOps 实践探索之路 | 卓越技术团队访谈录
数据运行时如何保证快稳准？规范在前、开发在后、实时运维、有的治理。
使用对象存储，数据湖才能重获新生
存储正在经历新一轮架构革命：戴尔科技集团在数据湖的探索和思考
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