在数据处理领域，数据分析师在数据湖上进行即时查询。数据湖作为分析和生产环境之间的界面，可以防止下游查询影响上游数据引入管道。为了保证数据湖中的数据处理效率，选择合适的存储格式至关重要。
镜舟湖仓库分析引擎基于Starrocks架构，可以实现更简单的湖仓库集成快速存储分析，“不移动、降低架构、节约成本”，为企业提供高性能并发查询、高效跨仓库联合分析、智能物化视图、场景存储引擎，有效解决企业实时更新、分析性能差、应用成本高等问题，帮助客户创建CDP标签平台等创新场景，整合、处理和开放多个来源的用户数据，支持二级实时人群圈和分析。
我们的欺诈检测分析师是我们解决方案的另一个重要用户。这使他们能够快速访问新的交易事件并分析其欺诈模式，特别是当新的攻击模式出现时，这种攻击模式尚未被他们的规则引擎检测到。我们的解决方案还允许他们在不影响我们生产的情况下进行多个临时查询，这些查询涉及到不同天数据的可追溯性 RDS 和 Kafka 采用数据湖作为数据接口，将数据延迟降低到分钟级，使其能够更快地响应攻击。
以中国石油四大数据中心为核心，加快云技术平台的应用，不断提高中国石油云资源的计算能力和存储能力，开展数据治理专项行动，实施数据全生命周期管理，促进数据建设、治理和共享，充分挖掘数据价值，促进数据治理和数据湖系统建设
易华录(300212)是中央企业背景下的数据资产化服务提供商。2023年，公司从数据湖建设转向数据湖运营。公司上市之初，是当时国内最重要的智能交通管理系统提供商之一。
截至2023年3月31日，公司已在全国范围内实施32个数据湖；截至2023年上半年，已有25个数据湖进入运营阶段。公司专注于数据要素一级开发市场，融入电科生态有望为公司注入新的优势。目前，公司所在地公共数据要素产业链的总市场空间约为300亿元至400亿元。此外，随后约1000亿元的地方公共数据运营实现市场，整体数据运营和服务业务空间广阔。
近年来，长庆油田坚持高质量发展，先进的信息技术和生产经营深度融合，建立统一的数据湖、统一的云平台两个基础，大力推进“数据集成、监控可视化、闭环运行、智能预警、决策准确”的智能油田建设，以智能引擎推动高质量发展。截至目前，长庆油田已实现2477座场站、1万井场油气生产物联网数据采集和网络传输系统配套设施，油气井数字覆盖率、无人值守站改造率。
近年来，长庆油田坚持高质量发展，先进的信息技术和生产经营深度融合，建立统一的数据湖、统一的云平台两个基础，大力推进“数据集成、监控可视化、闭环运行、智能预警、决策准确”的智能油田建设，以智能引擎推动高质量发展。截至目前，长庆油田已实现油气生产物联网数据采集和网络传输系统配套，油气井数字化覆盖率达到99.3%，无人值守站改造率达到93.9%。
数据服务和应用：最后，建立数据中心的最终目的是确保数据得到充分利用。通过API和数据可视化工具，业务部门可以在夜间访问和理解数据，从而指导业务的实际操作。