很多人会把技术架构和数据架构混在一起，其实两者重点不同。技术架构更关心系统怎么建，数据架构更关心数据怎么跑。一个偏底座，一个偏血液循环。

•报告标题：数据智能与AI-Ready数据架构建设及市场趋势分析（注：原文未明确完整标题，据内容提炼）

IDC发布的《2025从数据工程化来看AI-Ready数据架构建设》报告指出，随着生成式AI的加速渗透，非结构化数据的爆发式增长使传统数据管理工具面临严峻挑战。...

随着某机构S3服务20周年纪念日（3月14日，又称π日）的临近，分析师们将回顾一项简单的存储服务是如何发展成为分析平台、企业工作流和AI管道的支柱的。相关讨论聚...

流数据架构涉及创建系统，以摄取和使用来自多个来源（包括物联网设备、交易系统、社交媒体、应用程序日志等）的实时数据。流数据架构支持实时处理和分析，因此用户无需等待...

很多人一听到数据架构，第一反应是数据库设计，或者数据仓库分层。我们天天说的数据架构，到底是在架构什么？

昨天聊到了“反共识”数据架构，感觉并没有聊得太深入，今天继续这场“反共识架构”之旅。

导读：面对万亿级广告数据存量、日均 3 亿行增量及数千个复杂查询模板的挑战，快手广告数据平台如何突破性能瓶颈、实现架构统一与体验跃升？本文系统介绍了快手广告团队...

湖仓一体不是某款具体软件，而是一种“融合型”数据架构理念——简单说就是把“数据湖”和“数据仓库”的优势捏合在一起，打造统一的数据管理平台。我们先通过对比看清它的...

数据湖与仓库、分析与AI/ML、SQL与万物…… 随着数据湖和数据仓库技术能力的趋同，运行AI/ML和分析的独立工具和团队是否也在趋同？

维基百科的定义是：软件架构是有关软件整体结构与组件的抽象描述，用于指导大型软件系统各个方面的设计。

当“数据湖仓”概念在2020年首次被提出时，其目标是在单一架构中统一数据仓库和数据湖：在廉价的对象存储上使用开放格式，内置ACID事务、模式强制、治理、BI支持...

今天接着跟大家聊一下数据治理，因为好久没有聊过这个话题了。为什么又接着聊数据治理呢？因为最近跟朋友交流，发现很多做主数据、做数据中台的项目，整个建设实施相当不顺...

随着互联网规模不断的扩大，数据也在爆炸式地增长，各种结构化、半结构化、非结构化数据的产生，越来越多的企业开始在大数据平台下进行数据处理。本文主要从总体思路、模型...

在全球范围内，各行各业都投资于分析其海量数据并创建有效的数据策略,其市场规模预计到 2030 年将达到 6,841.2 亿美元。数据架构是如何通过 IT 基础设...

数据类的架构设计远不止是工具和概念的堆砌，它更像是一门在规模、实时性、成本、复杂度与治理之间不断权衡与取舍的艺术。本文抛开简单的概念，深入聊聊关于数据类专业术语...

尤其是那些我们习以为常、认为“理所当然”的技术细节，在被深入追问时，却常常不知从何答起。