数据湖与实时数仓应用实践( 五 ) _数据湖

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FastData 平台不仅提供结构化数据仓库和数据湖仓库的能力，还能处理半结构化和非结构化数据。对于零售客户来说，这是一个重要的功能。在过去的 Hadoop 时代，处理结构化和非结构化数据通常需要使用完全独立的技术栈和平台。但通过 FastData 平台，可以实现半结构化数据和非结构化数据的统一存储和管理，解决了企业内部存在的各种非结构化数据的问题。这样，客户可以在一个统一的平台上处理和管理不同类型的数据，提高数据处理的效率和一致性。

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这个案例是一家新能源汽车企业的数字化转型。他们主要面临以下问题：营销不精准、被动式服务、缺乏用户价值的运营，以及数据管理混乱，难以发现数据背后的价值。
我们的产品在这个案例中的重点是分析套件，通过它来帮助企业构建数据资产并发现业务价值。FastData 分析套件能够帮助企业进行数据分析，提升营销精准度，改善服务质量，并发现潜在的业务价值。通过这个案例，我们能够看到企业在数字化转型中取得了显著的进展。
四、FastData 实时智能湖仓平台未来规划

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FastData 平台的未来规划包括以下几个方向：
首先，我们将继续致力于构建高性能、低成本、易使用的大数据平台。
其次，我们将提升数据湖内部的数据服务性能。目前我们的数据服务在高并发情况下仍有待提高。
第三，我们计划统一 Gateway 服务，以提供一致的用户体验。不同的工作负载和引擎可能有不同的使用方式，我们希望能够统一这些工作方式，使用户能够像使用 MySQL 一样方便地使用我们的平台。
第四，我们计划支持更多的云环境。目前我们已经适配了一些主流的云平台，但对于一些较冷门的云平台，仍需要增加适配能力。
最后，我们将通过大模型技术来解决数据资产变现的问题。传统的数据处理链路需要人工参与，从数据集成、开发、指标加工到决策，都需要人工操作。通过大模型技术，我们希望能够降低重复劳动，并实现自然语言翻译和直接生成 SQL 等功能，以提升效率。

【数据湖与实时数仓应用实践】