为什么你的业务总是慢人一步？问题可能出在数据上
这些问题的根源，很大程度上在于我们依赖的数据它们通常是滞后的、离线的；说白了，其实就是在需要快速决策的瞬间，你手头却没有足够新鲜的数据支持。
架构 数据仓库 apache 数据流 finedatalin 2025-09-23 22:05 5
数据仓库
AI 成中小企业最后机会！适配优势明显，先重构业务可建局部垄断
AI成了这两年最火的一个话题，除了在生活里，好多公司也在引入AI,好像AI成了每个公司的标配，但是AI的引入真的可以提高公司的利润吗？又该怎么用AI提高公司盈利的能力？
为什么说AI是中小企业最后的机会？这3点很关键
这AI跟以前那些技术不一样，它还真就偏爱中小企业，甚至可能是中小企业最后一次能跟大企业掰掰手腕的机会，要是抓不住，以后想出头就难了。
决策总慢半拍？你需要的不是更多数据，而是更“新鲜”的数据！
这些问题的根源，很大程度上在于我们依赖的数据它们通常是滞后的、离线的；说白了，其实就是在需要快速决策的瞬间，你手头却没有足够新鲜的数据支持。
数据仓库 apache 数据流 架 finedatalink 2025-09-23 11:07 5
数据建模到底该怎么做？90%的企业方向都搞错了！
很多企业风风火火的说要搞数据建模，但真正能通过数据建模实现业务价值落地的却寥寥无几。数据是基础，建模是方法，建模的最终归宿其实是为了更好地处理数据。而多数企业不过是将数据建模简单等同于数据库建表，或者是斥巨资采购建模工具，却没看到业务与技术之间的动态关联。更有
搞懂商业智能 BI 、数据仓库、数据中台及其关系，此文足以
数字化如火如荼，企业的 IT 信息化也越演越烈，企业管理者对数据管理也是越来越重视，认识到数据资产带来的价值，本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析，便于读者对数据平台相关的概念有全面的认识。
一文读懂如何选择数据架构
当今世界，数据已成为组织最宝贵的资产之一，在制定战略决策、优化运营和获得竞争优势方面发挥着至关重要的作用。在此背景下，数据工程是一门关键学科，它管理和指导从数据收集到转换、存储和访问的整个过程。
什么是数据中台？看这篇就够
说白了，这些问题其实就是没有搭建一个好的数据中台，有了一个好的数据中台，也就是有了统一的数据管理体系和高效的数据服务能力。接下来，我们将从定义、核心内容、搭建步骤到核心价值，全方位拆解数据中台，帮你搞懂它是什么、能解决什么问题，以及如何让它真正为企业赋能。
别让数据堆成山！教你用数据中台让效率提升90%！
说白了，这些问题其实就是没有搭建一个好的数据中台，有了一个好的数据中台，也就是有了统一的数据管理体系和高效的数据服务能力。接下来，我们将从定义、核心内容、搭建步骤到核心价值，全方位拆解数据中台，帮你搞懂它是什么、能解决什么问题，以及如何让它真正为企业赋能。
大数据——数仓分层详解
将数据模型分为三层：数据运营层（ ODS ）、数据仓库层（DW）和数据应用层（APP），ODS层存放的是接入的原始数据，DW层是存放我们要重点设计的数据仓库中间层数据，APP是面向业务定制的应用数据。
大数据——数据仓库简介
称为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持。数据仓库是存数据的，企业的各种数据往里面存，主要目的是为了分析有效数据，后续会基于它产出供分析挖掘的数据，或者数据应用需要的数据，如企业的分析性报告和各类报表等。为需要业务智能
2025年国产主流分布式数据库产品
随着数字化转型的加速和数据爆炸式增长，分布式数据库已成为中国企业核心技术栈的重要组成部分。国产分布式数据库在性能、安全性和自主可控方面取得了显著进步，在金融、电信、政务等领域广泛应用。根据行业报告和流行度排行榜数据显示，国产分布式数据库市场呈现出头部厂商激烈竞
海量信息难以整合？多源数据API接口能否一站式解决？
在当今这个信息被前所未有地放大和传播的时代，我们每天都被海量的信息所包围。从社交媒体的动态、新闻资讯，到商业交易的记录、客户反馈，再到科研数据的积累，信息如潮水般涌来，其来源之广泛、类型之多样、数量之庞大，常常让我们感到一阵“整合焦虑”。
安硕信息跌1.18%，成交额3.85亿元，后市是否有机会？
公司的主营业务为向以银行为主的客户提供信贷风险业务管理咨询、软件开发与服务。公司的主要产品为银行信贷管理系统、银行风险管理系统、商业智能与数据仓库、非银行金融机构及其他系统。
数字时代，企业应该如何看待商业智能BI
新一代数字化相关技术的应用，使得数字化产品和服务覆盖了社会的方方面面，也让数据成为了构建现代化社会的核心元素，让人们明白数据不只是人类活动产生的附加品，还能够在应用过程中促进人类活动发展、优化和改变，真正成为了个人、机构、企业乃至国家的新型资产，变为现代社会的
一站式数据集成：iPaaS 如何让开发者和业务人员都满意？
数据早已不再是“附属资产”，而是驱动决策、优化流程、提升客户体验的核心引擎。然而，一个普遍存在的现实是：企业的数据孤岛问题不仅没有缓解，反而随着SaaS应用、云服务、IoT设备的激增而愈发严重。某大型零售企业在进行年度财务对账时，仍需人工从ERP系统导出订单数
制造业数字化转型破局：如何用数据中台打通生产“孤岛”，实现效率飙升？
“中国制造2025”战略提出已有十年，数字化转型不再是选择题，而是关乎生存与发展的必答题 。然而，许多企业在投入巨资引入ERP、MES、SCADA等先进系统后，却发现自己陷入了一个新的困境：系统林立，数据却依然割裂，一个个生产“孤岛”森然壁立 。
关于商业智能 BI 认知上的误区，你有几个？
关于商业智能BI的介绍，网络上有太多的杂音，总而言之会把商业智能BI讲解的貌似很简单，感觉上买了一个工具就可以解决所有的问题，这其实是一个非常大的误区。
想解决数据孤岛难题？看这篇就够！
在解决数据孤岛这个问题上，FineDataLink这种专门做数据集成的工具就能帮上大忙，它能帮企业打通数据管道，实现整合。我给大家争取到了免费福利，感兴趣的可以上手试试：（复制到浏览器打开）
数据治理与数据分析建设顺序
在数据驱动企业发展的时代，数据治理与数据分析的协同推进是释放数据价值的核心路径。然而，二者的建设顺序并非固定不变，需结合企业数据基础、业务需求等实际情况科学规划。若颠倒逻辑或盲目并行，不仅会导致资源浪费，更可能让数据建设沦为“空中楼阁”，无法真正支撑业务发展。