主要观点总结
文章回顾了作者过去十余年在数据技术领域的三次重大演进经历：数据仓库时代、数据中台时代和数据飞轮时代。每个阶段都介绍了理论基础、个人经历与思考以及关键项目回顾，展示了数据技术如何与业务需求紧密结合，推动业务的增长。
关键观点总结
关键观点1: 数据仓库时代
作者介绍了在数据仓库时代的工作内容以及面临的挑战，包括数据建模、ETL过程、SQL分析等，并分享了参与建立销售分析系统的经历。这个阶段让他认识到数据管理的重要性，但也意识到传统数据仓库难以满足企业快速发展的需要。
关键观点2: 数据中台时代
作者描述了加入互联网公司后，在数据中台时代的探索经历。包括技术架构的重构、数据治理的难题、组织文化的变革等。并分享了用户画像项目的成功案例。这个阶段让他意识到数据的价值不在于存储，而在于流通和应用。
关键观点3: 数据飞轮时代
作者介绍了数据飞轮时代的理论基础、数据技术的演进过程以及在这个阶段的工作重点和策略。他提到将机器学习、实时计算等技术与数据中台深度整合的重要性，并强调了打破部门壁垒、平衡数据共享和数据安全的挑战。通过智能推荐引擎项目的成功实践，展示了数据飞轮在推动业务增长方面的巨大潜力。
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点击蓝字 关注我们 了解与IT有关的人和事 大家好，我是神秘泣男子，在过去的十余年里，我亲身经历了数据技术的三次重大演进。这不仅是技术的更迭，更是整个行业思维方式的革新。让我带您回顾这段充满挑战和收获的旅程，分享我的观察、思考和成长。 数据仓库时代：奠定基础 2009年，怀揣着对数据世界的憧憬，我加入了一家传统制造业企业的IT部门。那时的我，对数据的认识还停留在Excel表格的层面。直到有一天，我的主管告诉我，我们要建立一个"数据仓库"。 理论基础： 数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。 这个定义来自Bill Inmon，被誉为数据仓库之父。 个人经历与思考： 刚开始接触数据仓库时，我感到既兴奋又困惑。我记得花了整整一个月的时间，埋头研读Bil
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