數據的時效性，正深刻影響著企業的發展。
以大型半導體制造廠商為例，不同于常規工廠生產流水線，半導體制造通用的無人實驗室生產模式高度依賴機械臂作業，且對整個生產調度鏈路中的精密度要求非常高，這背后主要依靠MES(Manufacturing Execution System，制造執行系統)完成。
因此，MES 系統數據推送或信號下發的時間間隔，直接關系到機械臂空轉時間，繼而影響整個實驗室的產能。通常情況下，MES系統數據推送或信號下發的時間間隔需控制在10分鐘左右——如果能將數據推送達到秒級實時，生產速度有望實現百倍增長。
在零售行業，數據時效性帶來的影響則更為直觀。
零售行業中，珠寶商品由于客單價高、交易頻率低等特征，往往更依賴線下門店渠道完成銷售，但由于商品信息可能存儲在多套渠道/庫存系統中，在門店一線銷售人員接待顧客的過程中，會出現難以準確、實時獲取對應商品的完整訂單信息或訂單最新狀態，導致無法及時反饋是否有庫存、是否需要調貨，以及調貨所需等待時間等信息，從而流失潛在訂單。
企業對包括數據豐富性、時效性、易用性等在內的需求越來越急迫，也倒逼了近年來國內數據技術的快速發展。目前，以云原生數倉為中心的現代數據棧時代已經悄然到來。
現階段，我國大部分企業的數字化轉型已經到了新階段，對數據的應用也提出的全新要求，特別是對數據的實時分析、實時部署需求更加強烈——云原生數據倉庫在為企業實現云原生、智能運維、彈性資源等方面提供了強有力的支撐，并逐步成為如今企業數字化基礎建設中的關鍵“底座”。
6月20日14:00，火山引擎數智平臺(VeDI)線上直播欄目《超話數據》，將聚焦云數倉技術架構，分享源自字節跳動內部最佳實踐的ByteHouse云數倉版本技術解密，以及截至目前在多個行業企業的實踐經驗。
同時，還將帶來ByteHouse最新福利政策，歡迎掃碼報名了解：
(作者：蔡旭澤)
