数据仓库是面向主题、集成、稳定、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。本栏目讲解数仓架构设计、维度建模、ETL流程、分层理论与主流技术选型，帮助企业构建统一、可信的数据分析底座。
过去十年，企业级数据处理平台经历了一场静默但深刻的重构。
我做DBA十一年。 经历过三次数据库国产化替换项目，主导过两次，其中一次中途叫停，一次延期八个月上线。我不反对国产数据库，我也不是Oracle的信徒。我只是在太多场合，听过太多次同样的话，然后在心里笑了又笑，却只能保持一个礼貌的表情。 这篇文章，是我多年来攒下来的那些笑意。 也正因为踩过这些坑，我现在看国产化项目，更关心迁移过程中那些真正容易出问题的环节：异构数据库怎么稳定同步、Oracle日志解
过去做一个数据需求，通常要经历一整套流程：理解需求 → 找表找字段 → 写 SQL 取数 → 清洗加工 → 建表 → 校验 → 上线。
这两年，数据圈有一个挺明显的变化。以前聊数仓，张口就是 ODS、DWD、DWS、ADS；现在大家讨论的却越来越多是：语义层、指标平台、Data Agent、AI 问数、智能分析。
前几天又看到一篇推文，某国产数据库厂商正式宣布：在性能、稳定性、功能完整性等多个维度"全面超越 Oracle"。
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