2026年企业如何建设数据系统？技术选型、流程搭建及风险规避
2026年，企业数据建设迈向“好不好”与“安全可靠”。本文聚焦瓴羊Dataphin实践，系统解析数据系统建设的核心逻辑：以业务价值为导向，构建“采-存-算-管-用”闭环；拆解技术选型（湖仓一体、智能计算）、流程搭建（四步标准化作业）与风险规避（安全、质量、血缘三重防护），提供兼具深度与落地性的指南。（239字）
Agent 应用范式下，企业数据基础设施如何演进？
Agent正重塑企业智能化入口：它统一“人”与“能力”的接口，让目标驱动执行。SelectDB发布会将探讨——当Agent成为新范式，实时OLAP引擎如何成为数据栈核心？6月11日14:00，揭晓Agentic Analytics新架构。
告别Spark脚本，阿里云AnalyticDB「全自动」表优化实践
阿里云AnalyticDB MySQL版推出Iceberg表优化服务（Table Service），自动解决小文件堆积、快照冗余、查询变慢、存储成本高等痛点。支持冷热分层降本60%、元数据整理提速10倍、自研Bitmap索引加速高基数列查询，全程控制台可视化配置，免运维脚本。
