数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
实时查询
流批一体技术的需求自然来源于实时计算的发展。如今越来越多的服务面向ToC用户，实时性需求越来越强，这些业务包括了风控事件处理，搜广推的实时特征计算，以及指标监控等等，实时数仓的开发也愈发受到企业的重视和投入。
目前而言，业界最关心的数据仓库核心性能指标是查询的实时性。性能指标设置对于业务成长非常重要，背后的考虑因素有两个，一个是性能本身会导致数据产出的延迟，另一个是性能差一般也代表着资源消耗大。
提高数据处理实时性的解决方案类型主要有两种，包括：数据和业务逻辑优化（主要指数据治理）、底层计算引擎优化。
其中，底层计算引擎的优化也是大企业比较常用的方法，常用的选型包括Spark、Flink、Blink等。
但严格来说，对于大企业而言，一般不存在选型的概念。专家表示，因为大企业一般都有成熟的大数据平台，里面包括了采集、模型设计等模块，经过优化和协同，这些组件都已经封装成了一套完整的体系。
但对于中小企业来说，他们一般很难抉择如何做具体的选型，一般都是考虑模仿大企业的架构，或者直接购买大企业的平台产品。
流式ETL
除了查询以外，数仓中另一个消耗资源较大的流程是ETL。在业界，数仓比较常用的ETL模式是增量ETL和全量ETL。
数仓ETL通常面临的核心挑战是高效实施，也就是如何用最低资源产出最多成果，另一个是数据质量。
除了增量ETL、全量ETL之外，还有一种ETL的模式是流式ETL，自然也是源于实时计算的业务需求，据专家介绍，目前在业界的成熟度还比较低。
整体衡量
专家表示，对数据模型的优劣判断（比如数据的业务覆盖率、数据的业务使用率等），目前行业内还缺乏统一的、成熟的衡量指标。而数据模型是数仓的核心，其优劣判断关系到数仓整体能力的判断，重要性很高。
数字化转型网数据专题包含哪些内容
数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
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