数据的时效性,正深刻影响着企业的发展。
 
以大型半导体制造厂商为例,不同于常规工厂生产流水线,半导体制造通用的无人实验室生产模式高度依赖机械臂作业,且对整个生产调度链路中的精密度要求非常高,这背后主要依靠MES(Manufacturing Execution System,制造执行系统)完成。
 
因此,MES 系统数据推送或信号下发的时间间隔,直接关系到机械臂空转时间,继而影响整个实验室的产能。通常情况下,MES系统数据推送或信号下发的时间间隔需控制在10分钟左右——如果能将数据推送达到秒级实时,生产速度有望实现百倍增长。
 
在零售行业,数据时效性带来的影响则更为直观。
 
零售行业中,珠宝商品由于客单价高、交易频率低等特征,往往更依赖线下门店渠道完成销售,但由于商品信息可能存储在多套渠道/库存系统中,在门店一线销售人员接待顾客的过程中,会出现难以准确、实时获取对应商品的完整订单信息或订单最新状态,导致无法及时反馈是否有库存、是否需要调货,以及调货所需等待时间等信息,从而流失潜在订单。
 
企业对包括数据丰富性、时效性、易用性等在内的需求越来越急迫,也倒逼了近年来国内数据技术的快速发展。目前,以云原生数仓为中心的现代数据栈时代已经悄然到来。
 
现阶段,我国大部分企业的数字化转型已经到了新阶段,对数据的应用也提出的全新要求,特别是对数据的实时分析、实时部署需求更加强烈——云原生数据仓库在为企业实现云原生、智能运维、弹性资源等方面提供了强有力的支撑,并逐步成为如今企业数字化基础建设中的关键“底座”。
 
6月20日14:00,火山引擎数智平台(VeDI)线上直播栏目《超话数据》,将聚焦云数仓技术架构,分享源自字节跳动内部最佳实践的ByteHouse云数仓版本技术解密,以及截至目前在多个行业企业的实践经验。
 
 
同时,还将带来ByteHouse最新福利政策,欢迎扫码报名了解:
 

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