数据系统管理模板

一文读懂数据仓库、数据湖、湖仓一体的区别，找准更适合的数据策略。结合大型视频流平台、电商、医疗等行业场景深入剖析。

4月19日（周五），不见不散！通过本场活动，您将了解到如何在不影响并保持现有业务系统正常运转的前提下，实现数据向新业务系统的持续同步。

老牌国有制造企业实践案例：TapData + 实时数仓BI 系统，船舶制造如何基于实时数据平台解决方案实现数字化应用升级和科学管理运营 ？

利用 ETL 工具，可以将来自不同来源和平台的原始数据整合到数据仓库或数据湖等连贯、可访问、可操作的数据中，以供数据分析、商业智能和数据科学应用等分析和报告使用。2024 又有哪些 ETL 工具值得关注？

近日，TapData 成功入选 MongoDB 精选合作伙伴，现已上线 MongoDB 生态合作伙伴名录专栏，标志着 TapData 在现代应用数据集成领域的产品能力和稳定性已获得行业的广泛认可。

近日，深圳钛铂数据有限公司自主研发的钛铂实时数据平台分别与华为云 GaussDB、华为云公有云平台（鲲鹏）完成相互兼容性测试，与二者兼容性良好，系统功能正常，运行稳定，顺利获得华为云技术认证证书及认证徽标的使用权。

近月，深圳钛铂数据有限公司（以下简称钛铂数据）自主研发的实时数据平台（TapData Live Data Platform）与北京涛思数据科技有限公司（以下简称涛思数据）自主研发的大数据平台 TDengine，已经完成了产品兼容性互认证。经双方团队共同严格测试，Tapdata Live Data Platform 与 TDengine 共同稳定运行，安全可靠，性能卓越，相互兼容。

时间进入 2024 年 3 月，这场由 AI 大模型引发的技术热潮仍未退却。因此，如何让 AI 真正成为推进企业现代化的一环，为组织生产运营创造价值，就成了企业需要思考的新问题。

如今，企业对实时数据处理的需求逐渐成为推动业务创新和发展的重要驱动力。许多企业选择将 Oracle 数据库同步到 Kafka，以满足日益增长的实时数据处理需求。本文将通过一组常见方案对比，为优化二者间的实时同步性能提供新思路。

Tapdata Cloud v3.5.12 已上线！

在近期版本中，Tapdata 新增支持导入 MongoDB relmig 文件生成任务的能力，用户可以将在 MongoDB RM 上设计好的数据流转流程导出后，直接导入 Tapdata 数据管道，提升数据管道设计便利性。

日前，前联邦快递亚太区董事总经理、软件研发与管理专家 Robin Losey，正式官宣加入 Tapdata，并出任首席运营官（COO），主要负责 Tapdata 的团队管理、产品研发以及海外业务运营等工作。

感谢过去一年大家对 Tapdata 的反馈、支持与陪伴，新一年我们还将为用户朋友们提供更多 Tapdata 教程指南以及行业解决方案的建议，欢迎大家持续关注。

Tapdata Real Time Data Pipelines 正式上线 Google Cloud Marketplace。

Tapdata Cloud v3.5.11 已上线！

作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata 是一个以低延迟数据移动为核心优势构建的现代数据平台，内置 100+ 数据连接器，拥有稳定的实时采集和传输能力，以及低代码可视化操作等。典型用例包括数据库到数据库的复制，以及通用 ETL 处理等。本期《Tapdata Connector 实用指南》将为您讲解如何实现零停机的 MySQL → MongoDB 数据同步。

近年来，医疗美容行业的发展势头迅猛。科技的不断创新为之注入新活力的同时，也提出了新的挑战。技术和设备升级进而催生了新的信息化管理的需求。如何打破数据孤岛的掣肘，让数据资源真正流动起来就成了迫切需要解决的问题。

长久以来，数据工程的发展节奏一直没有放缓。近几年，新的技术和概念出现得更是特别快。2023 又近年末，让我们慢下来思考下数据工程的现状，以及那个在新工具涌现的时代大家一直关心的问题——数据工程师的角色在未来会有怎样的变化，会不会逐渐消失？

日趋成熟稳定的国内版本，与即将加速启航的海外战略齐头并进，Tapdata 将为全球用户带来高质量的实时数据服务。

就在本周日！本系列活动旨在帮助大家快速入门现代数据堆栈方法论，深入了解其间各个环节各类工具的组合特性及最佳实践，并为构建良好的数据文化提供启发。

近一年间，Tapdata 在 2.0 版本的基础上持续优化，不断改进与完善，终于迎来了产品能力更加完备，性能表现更加优秀的新版本。相信它将为大家带来更好的使用体验和更加完善的服务，在未来的新一阶段为数据应用创造新的惊喜。

近期，随着 ChatGPT 的火爆，越来越多的企业开始把目光投向了 AI 技术，本文将结合具体示例，阐述新趋势下，Tapdata 将如何帮助企业将私有数据与 AI 大模型融合，从而实现企业数据价值的提升。

在近期播出的《创新之路》访谈栏目中，我们看到了 TJ 作为 Tapdata 领路人对于行业共同问题的敏锐嗅觉，对技术与创新的执着与坚持，以及「Make Your Data on Tap」的不改初心。

对于电商企业而言，为了保证用户订单的有效性，防止错单和废单，无疑需要随时保持第三方平台售卖商品时显示的销售库存数量和该商品的实际库存数量一致。因此，库存数据服务的可复用就显得尤为重要。那么库存数量一致性该如何实现？本文将结合案例具体说明。

数字化浪潮下，了解并应用数据思维，搭建数字化平台，可以帮助企业更好地理解客户需求、市场趋势和业务机会，更高效地进行产品运营和管理。那么，面对技术和成本压力，中小企业如何轻量、高效地搭建起一个灵活易用的数字化平台？本文将结合典型案例具体说明。

依据现代数据栈的定义，Tapdata 是一个专注于数据集成和数据准备的现代数据栈工具，主要承担数据的采集、集成、准备和服务模块，其核心价值体现在数据集成上：将企业的数据进行联通，为新的数据业务提供新鲜的数据。

数据中台风云再变，但其理论本身在架构变革、推进数字化方面的积极意义始终没变。在思考如何“借鉴”先进理论，建设自己的中台时，企业正在面临新的选择：采用传统的瀑布式建设方式，还是使用现代的迭代式建设方式。本文或许能给你带来一些启发。

传统企业的数字化升级迫在眉睫，数据孤岛成为头号难题。传统 ETL 方案治标不治本，无法从根源上打破数据壁垒。为此，Tapdata 提供了新的解决方案，使用数据实时同步+实时数据处理+实时数据发布的新一代数据平台，帮助企业实现数据共享，真正降本增效。想要了解老牌能源企业如何借助 Tapdata 释放了数据潜力，实现精细化管理，本文将给你答案。

数据环境不断变化的今天，想要仅凭 Salesforce 这样的 CRM 软件来为企业获得最大价值已然远远不够。往往需要将其与一个表现出色的数据库或数仓结合起来，才能激发更强大的分析洞察力，促进企业效益持续增长。

知识付费类应用爆炸的今天，如何利用实时数据的力量拥抱敏捷化运营转型，优化知识内容结构，已经成为增强产品竞争力的关键因素。看 Tapdata 如何助力头部 App 释放数据潜能，提升人效，促进业务增长。

随着云计算技术的发展，计算平台的能力得到了大幅度提升，提供了更高效、更安全、更灵活的计算和存储资源。云原生数仓开始收获关注。本文将以 Databend 为例，重点展示如何实现数据快速同步至新一代云原生数仓。

我们在使用 Tapdata Cloud 的过程中，难免会遇到任务报错的情况，这时我们应当如何处理呢？Tapdata Cloud 智能小助手最新上线的【授权系统自动分析】功能会是个值得推荐的选择。

Tapdata 最新专栏《Tapdata 功能菜单》来啦。每期一个新功能或新特性，为大家讲解功能亮点，快速展示相关操作配置及注意点。本期内容围绕「微信告警」展开， 将和大家一同体验邮件、短信通知外的及时告警快捷新模式。

Tapdata Cloud 自初版公测以来，已累积10,000+ 注册用户。2月28日 19:30，Tapdata CTO 在线讲解 Tapdata Cloud V3 的全谱系功能特性，辅以版本对比与经典场景演示，为大家送上最全面的版本升级指南。

如今，数据正以极大量级、极细颗粒度、极高时效性、极智能方式影响着企业运作，为了从海量数据中获取有价值的洞察，基于 ClickHouse 的实时数仓方案开始成为很多企业的选择。本文将演示如何快速将数据向 ClickHouse 同步。

数据规模仍在持续扩大的今天，越来越多的企业开始把目光投注到云数仓 BigQuery 之上，希望借其运行大规模关键任务应用，从而达到优化运营、改善客户体验并降低总体拥有成本的目的。本文将演示如何快速将数据向 BigQuery 同步。

在内、外部开发者的合力之下，过去一年 Tapdata 新增数据源近20个，实现了60+数据源的接入能力。一个人可以走得很快，一群人可以走得更远，2023年期待与您共创更受欢迎的开源项目。

一个良好的开源生态具有哪些特征？开源与商业一定是对立的吗？开源产品应该如何做好商业化？Tapdata 创始人兼 CEO 唐建法出镜“阿里云大咖说”，与阿里云数据库开源负责人惊玄对话数据技术的开放生态。

作为现代数据栈时代的核心，数仓在企业数字化转型过程中扮演着极为重要的角色。如何在不影响原有业务的前提下，提高数据交付实时性，简化数据入湖入仓架构？三步快速稳定实现数据实时入湖入仓，登录 Tapdata Cloud 3.0 内测版立即体验→

近日，Tapdata 首席架构师杨庆麟在直播活动中，从当下制造行业的企业数据现状和根本痛点切入，结合半导体和汽车制造案例实践，深度分享了实时数据赋能制造的价值及其背后的技术架构。本文为要点回顾。