两年前，我在的数据团队每天面对海量数据，总是在抱怨：想要做个决策调整，结果部门报表里的数字前后对不上；想整合一份完整的用户视图，就得手动对接各个团队，耗时耗力；...

作为一名数据工程师，你是否曾深陷于数百行复杂的SQL脚本、存储过程以及难以维护的调度任务中？在数据源日益多样化、实时性要求越来越高的今天，传统基于SQL的ETL...

Apache Flume支持采集各类数据发送方产生的日志信息，并且可以将采集到的日志信息写到各种数据接收方。其核心是把数据从数据源（Source）收集过来，在将...

最近与几位数据部门的老友交流，发现一个有趣的共识：在大模型和AI应用如火如荼的今天，我们这些“老数据人”非但没有被边缘化，肩上的担子反而更重了。大家讨论的焦点，...

在典型的跨境电商架构中，订单、用户、库存、物流等多达数十个系统间存在着错综复杂的API与数据表调用关系，任何一个环节的API变更、网络抖动或数据格式不匹配，都可...

我们的核心数据仓库与数据集成体系构建于十年前，完全以Informatica PowerCenter为基石。该平台承载了从CRM（Salesforce）、ERP（...

ETL（Extract, Transform, Load）工具是数据抽取、转换和加载的软件工具，用于支持数据仓库和数据集成过程。作为国外ETL领域的标杆产品，I...

因数据集成环节的脆弱性导致的业务中断，是很多企业时有发生的事情。一个稳定、高效的ETL数据集成平台，不仅是数据仓库的基石，更是企业数据驱动的“命脉”。

在过去十几年里，企业在谈数据时最常提到的一个词是“数据孤岛”。ERP、CRM、OA、SCM……每一个系统都像是一个“烟囱”，数据难以互通，信息共享不足，导致业务...

随着企业数据的爆炸式增长，如何有效地存储、管理和分析这些数据，从中提炼价值，成为现代企业的核心竞争力之一。数据仓库 (Data Warehouse, DW) 正...

在这个行业里干了二十多年，我见证了ETL工具从一开始的“冷门玩意儿”到如今企业必备的全过程。早些年，我们搞数据仓库时，主要手段就是写SQL脚本和存储过程，费时费...

近年来，云数仓的兴起让ELT模式逐渐走入主流视野。那么面对ETL与ELT这两种数据处理范式，企业究竟应该选择哪种工具来构建数仓呢？

各位数据负责人们，是不是总发愁ETL选型，工具选的不到位，企业的数据运转不起来。今天，老刘为大家带来这个问题的解药！

ETL工具的核心作用，正在于帮助企业将分散、杂乱的数据，进行抽取、清洗和转换，并最终加载到目标数据库或数据平台中。选对工具，真的能让数据团队事半功倍。

Gartner报告显示，超过60%的数据中台项目未能达到预期，其中大多数失败的原因都可追溯至基础数据集成环节的缺失。

随着数据量爆发式增长和实时业务需求增多，传统ETL工具在应对复杂数据场景时逐渐显露出性能瓶颈。根据Gartner最新报告，到2025年，70%的企业将因实时数据...

作者介绍：崔鹏，计算机学博士，专注 AI 与大数据管理领域研究，拥有十五年数据库、操作系统及存储领域实战经验，兼具 ORACLE OCM、MySQL OCP 等...

前几年，几乎所有人都在谈 AI：自动驾驶、智能客服、ChatGPT、智能投顾……仿佛谁不招 AI 工程师就要落伍。可到了 2025 年，很多企业发现：AI 团队...