随着企业数据的不断膨胀增长，数据的价值也越来越受到重视，从数据中可以挖掘到更多的价值，现代企业依靠数据进行各种决策。普通的数据存储已经难以满足对数据从各个角度的使用，这时候就需要将数据和业务进行边界划分，将关注点更多的想数据倾斜。
分享大纲：
1. 数据与业务耦合时我们面临的困境
- 1.1 性能压力
- 1.2 难以做到对数据的深度挖掘
- 1.3 开发难度大
- 2.1基于行存储的天然劣势
- 2.2 TP 库与 AP 库的对比
- 2.3 基于传统数据库实现数据分析案例实战
- 3.1 数仓整体架构
- 3.2 各环节面临的挑战
- 3.3 对外提供数据能力
- 4.1 资源成本升高
- 4.2 要求更高的运维能力
- 4.3 简化开发
- 4.4 数据能够进行更灵活丰富的应用
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