任何具有现代数据策略的组织都需要至少一个数据仓库和一个数据湖来满足自己的业务需求。在过去的20年里，数据仓库和数据湖已经成为解决企业数据孤岛问题的热门选择，但也带来了更大的问题。这是因为数据仓库和数据湖由本地和云系统组成，它们通常分散在不同的地理位置。此外，尽管所有云服务提供商都在尝试独立解决许多数据和分析问题，但大多数组织将选择至少两家云服务提供商的产品和服务，在多云环境中运行数据和分析。
为了克服上述五种趋势的固有挑战，组织需要能够从设计开始就使用支持分布式数据架构的数据管理策略。传统的数据管理方法依赖于在物理层面将多个系统中的数据复制到中央存储库（如数据仓库或数据湖），但在理论和实践中都不支持固有的分布式数据。相比之下，逻辑数据管理方法可以在不复制数据的情况下实时连接异构数据，这是支持固有分布式数据的必要条件。
路径：构建组织和业务平台，需要业务建模分类功能；开发组织和业务应用，选择成熟的业务组织数字应用，构建低代码应用开发平台、代码和接口、业务数据互联、跨组织、跨场景、跨业务连接；促进组织数字应用；促进业务数字应用。
具体而言，在资源数字化方面：实现资源数字化建设与资源中心业务的有效协调。中台建设已成为互联网时代企业或个人通过数字化建设应对多变复杂需求的核心手段之一。中台系统为企业的战略实施、组织优化、人才能力建设和创新活力提升创造了机遇和可能性。在资源平台、业务平台、数据平台等数字系统的支持下，为一线战斗团队和体验客户提供强有力的系统支持和监控，帮助为企业或敏捷组织提供更个性化的服务和产品。特别是在产业数字化、数字产业化等体系中，支持组织的价值创造和业务的有效实施，在促进资源要素的自由流动方面发挥着重要作用。
（路径：构建组织大脑（整合数据中心、组织中心、财务中心）、模型训练(根据复杂算法的预测和推荐分析结果，通过对大数据的训练和学习，直接做出决策并采取相应的行动)、赋能场景。
未来，产业高质量发展需要相关主体通过区块链技术重塑共享经济发展模式，在业务场景前台和承接业务的基础上，为场景、业务和角色提供授权支持和解决方案支持，中转数据的中间平台，以及强大的资源支持背景建设，这将成为区块链时代分布式商业生态运营的核心。借助平台的基础设施和生态资源，企业需求方或生态合作伙伴可以通过API访问其生态资源，开拓自己的业务市场，获得相应的收入。
1、通过数字化业务，赋能业务，提升数据价值，参与数据中台建设，负责数据资产建设； 2、深入了解业务和产品，制定数据资产结构的规划和建设，包括数据收集、资产管理、数据产品、数据质量和稳定性保证体系； 4、深入参与BU层面业务的重点项目和战役，通过数据技术和数据产品为业务带来增量； 5、能够将创新的技术和解决方案引入团队，用创新的思路解决问题，宏观思考现有或未来的系统，规划形成统一的框架、平台或组件。 职位要求： 1、计算机或相关专业本科以上学历，从事数据仓库领域至少2年，熟悉数据仓库模型设计方法，具有实际模型设计和ETL开发经验； 2、有分布式数据存储和计算平台应用开发经验，
首先，主要平台都有自己的“闭环系统”，很难打破长期存在的数据交换问题。品牌要么建立自己的“数据平台”，要么依靠第三方技术服务提供商，通过每个平台的开放接口建立一个“数据池”来做出决策。但无论如何，该品牌获得的公共领域数据仍然有限，目前，公共领域广告越来越依赖于私人领域肖像数据的反馈。
目前，国家投资智能（美亚柏科）以“天地”为基础，深入参与厦门、开元、常熟等智慧城市规划建设，打造智慧城市核心城市大脑，包括数据平台、业务平台、感知平台、人工智能平台，为智能应用提供共同能力和业务能力支持，已在厦门推出免费申请、数字身份等应用。
云本土架构的不断发展也促进了数据湖存储方案的加速实施。数据湖的开放性和成本优势必然会使越来越多的数据流入湖中，从而成为湖上的自然数据中心 lakehouse 架构正在成为主流，客户必须希望下一步的数据 lakehouse 它可以更实时地流动。
方向 4：流式湖仓新场景 。目前，大多数用户使用流量计算引擎和消息队列来构建流量处理链路。然而，随着开放，解放流计算的潜力并没有真正的潜力 Lakehouse 随着架构的出现，越来越多的数据将进入数据湖，流动计算引擎和 Lakehouse 结合架构将打开新的实时数据湖分析架构。目前，流量计算已与主流湖存储技术对接，下一个流量计算引擎将继续改进自己，使其更好地和谐 Lakehouse 结构深度融合。
