经过两个月的交付，项目一期成功启动。数据初始化、门店培训、促销、会员储值业务适应已成功完成，支付功能已完成对接开发和测试，系统启动各方风险可控，并准备了相应的解决方案。一般来说，基于E3 企业平台新POS系统考虑功能覆盖、系统易用性、需求控制要求，确保系统数据之间的稳定过渡，提高店铺运营效率、在线业务统一管理、客户体验，为品牌业务的快速发展奠定了坚实的信息基础，也为特许经营店的快速发展创造了良好的条件。
基于存储成本性能的权衡，我们采用了基于数据湖调度的数据冷却机制，超过了 14 天数据自动冷却至对象存储。在冷却过程中，表将通过数据湖进行 Meta 维护信息和状态信息。应用程序端通过数据湖提取此类信息进行发布判断：在整个冷却过程（一小时内）完成前，不会查询和发布数据，以确保结果数据的准确性。
我们的目标也希望基于 StarRocks 数据湖的整个数据生态系统不仅可以深入培育海外市场，还可以为社区和行业提供出海产品的新范式。未来，我们还将深入培育以下领域：
基于主流公有云的数据底座(腾讯云) 海外公有云)。 选择湖仓一体化、存算分离的计算架构，满足数据合规性和多租户接入场景。 基于这两个要求，我们在腾讯云和海外公有云建立了两套数据湖方案：
也正是因为有两套数据湖，我们需要一个更通用的数据湖 OLAP 发动机不仅可以在数据湖上建仓，实现湖仓一体化生态，降低数据存储成本。同时，还需要优秀的本地存储 为了满足实验结果的快速输出，计算能力。
“我们不仅要建立一个好的数据中心，还要充分利用数据中心，进一步拓展和丰富应用场景，使数据中心发挥更重要的作用，为数字济南的建设提供更重要的底层支持。 张熙表示，同时要进一步加强大数据平台一体化建设，完善数据湖，加强数据“汇治”系统建设。
在当地环境下，原产品的能力有限，可以使用计算虚拟化、存储、数据库、大数据等服务。随着业务的发展，除了扩大计算和存储容量外，还可能满足对接数据湖、海量日志分析处理、Serverless开发框架等技术能力的需求。如果在当地环境中安装和长期维护，则需要一定的技术门槛和人力。
2. 混合形式：解决各种存储架构，包括逻辑数据湖和异构存储带来的挑战 Catalog 协同计算能力，满足各种逻辑和存储形式的资源实体，如仓表、流表、维表等。
数据仓库和数据湖：用于存储和管理大量的结构化和非结构化数据，支持高效的数据查询和分析。 商业智能（BI）工具：提供数据可视化、报告和仪表板功能，帮助决策者快速理解复杂数据。 机器学习和人工智能：用于分析消费者行为，预测市场趋势，优化库存管理。从历史数据中学习机器学习模型，提供准确的预测和个性化的推荐。 数据分析与统计软件：利用统计方法和算法对数据进行深入分析，识别模式和趋势。 实时数据处理和分析平台：支持实时数据流的处理和分析，适用于实时价格调整和用户行为分析等需要实时反馈的场景。 决策支持系统（DSS）：为特定的业务问题提供决策建议，结合数据分析结果和业务规则。
这背后是广州金融通过创新解决融资问题的多种手段。据了解，工商银行广州分行根据科技创新企业“轻资产”和“无抵押品”的特点，制定了科技创新企业专属评级授信模式，创新推出了科技企业评分卡，解决了前中台对贷款客户衡量标准不统一的问题。CCB广州分行还表示，CCB首创科技金融“技术流”独家评价体系，通过大数据等技术手段，定量指标评价企业创新潜力，解决知识产权评价问题，企业“知识产权”到“资产”，为高研发投资企业提供更准确的信贷支持。
在设计产品功能架构时，专注于数据湖和数据仓库的高效数据处理过程，包括数据导入和导出操作。Delink、EMR、MRS 等平台能得到很好的支持，系统对数据湖或湖仓一体化平台有很好的兼容性。
数据湖转换：在原始架构中，数据湖主要面向离线数据存储，新架构升级为实时数据湖，提供了更高的及时性和全链接数据处理能力。