华为鸿蒙系统推出碰一碰分享功能，支持用户通过手机碰一碰实现跨端传输图片、共享WiFi等操作。开发者只需调用系统API传入参数即可拉起分享卡片模板，无需设计UI。

元数据是描述数据的数据，提供数据的背景信息和属性，帮助理解和管理数据。常见元数据包括照片的EXIF信息、书籍的ISBN号、邮件的发件人等。元数据存在于业务系统、生产系统、数据库系统和支撑系统中，涵盖各类数据对象如文件、数据库表等。识别元数据需从应用系统、人工文件、BI/报表等来源提取，常用工具有ETL工具、数据建模工具等。元数据标准遵循国际或行业规范，组织可定制自身标准。

京东物流实时湖仓建设基于Flink和StarRocks技术栈，解决复杂业务场景下的实时数据处理挑战。通过分层架构设计（ODS/DWD/ADS/APP）和联邦查询支持多业务域（仓储、供应链、金融等），实现分钟级数据分析。存算分离方案优化长周期数据存储成本，冷热数据分层存储于本地磁盘与云端OSS。

数据分析通过四大价值（科学决策、运营提效、增强竞争、推动创新）赋能企业，并借助描述性分析、相关性分析、回归分析、聚类分析、分类分析五大方法挖掘数据潜力。文章结合销售、客户、财务等场景方案，展示了如何将数据转化为 actionable insights，并以沃尔玛“啤酒与尿布”案例佐证数据驱动的商业价值。

数据工坊是一款零门槛智能数据分析工具，用户上传Excel/CSV文件即可自动生成含可视化图表和专业解读的完整报告，支持PDF导出。相比传统大模型需反复对话或手动排版，它通过端到端AI处理实现一键生成，覆盖职场周报、电商分析、学术调研等场景，显著提升效率。核心功能包括自动构建分析维度、分钟级报告生成及细节精准调校。

数据工坊是一款基于大型语言模型（LLM）的AI助手，专为快速生成专业数据分析报告设计。用户只需上传Excel、CSV或JSON数据，AI自动生成分析维度并支持自定义调整，几分钟内即可输出包含图表和文字解读的报告。平台严格保障数据隐私，用户数据仅用于分析且可彻底删除。访问巨人肩膀官网（www.atbigapp.com）即可体验智能分析服务。

竞品分析是数据产品经理的核心技能，本文介绍了16种常见的竞品分析方法，包括表格分析法、功能拆解分析法、雷达图分析法、加减乘除分析法、波特五力模型分析法、PEST分析法、SWOT分析法、竞品画布分析法和矩阵分析法等。这些方法适用于不同场景，如功能对比、差异化创新、行业环境分析和战略制定等，帮助产品经理全面了解竞品，指导产品发展方向。

本文由支付产品经理分享从0到1搭建支付业务数据分析体系的实战经验，强调数据驱动决策的重要性。文章分为四部分：1. 数据分析的必要性（量化投资、验证产品、洞察用户、发现机会）；2. 数据分析框架（数据生成、获取、建模、分析及应用）；3. 数据指标体系设计（AARRR、UJM+OSM模型）；4. 数据呈现方法。通过支付业务案例，阐述如何通过数据优化转化率、资源配置及用户画像，最终实现业务增长。

数据分析远不止SQL和可视化，而是一个从认识现状、原因分析、优化表现、预测走势到主动解读数据的完整闭环。真正的数据分析师需具备业务敏感度、数据思维和沟通能力，通过WHY-WHAT-HOW模型将数据转化为业务价值，而非简单执行需求。

数据分析思维的核心在于模型化思考，本文介绍了10种常见的数据分析思维：分类思维（如RFM模型）、矩阵思维（如波士顿矩阵）、漏斗分析、相关思维、帕累托分析（二八法则）、逻辑树拆解、留存/队列分析、实验思维（AB测试）、聚类分析及指数化思维。这些方法帮助从数据中提炼关键信息，支持精细化运营与决策，但需结合实际业务灵活应用。

数据治理是从分散数据到统一管理的过程，涵盖数据获取、处理、使用的全生命周期，旨在提升数据质量、实现共享与价值挖掘。其核心目标包括制定政策、保障安全、促进共享（集团/政府）或通过精细化管理提升效率（业务部门）。治理框架含顶层设计、环境、治理域及PDCA过程，实施需具备“聚、治、通、用”四大能力，结合流程化、自动化、智能化方法。

本文系统介绍了元数据及其相关概念，包括数据元、数据项、数据元素、数据结构、数据元标准、数据对象、数据模型、元模型、数据字典和数据标准等。通过制造业项目实例，解析了三张主数据表（物料、固定资产、人员）中的数据关系，帮助理解元数据在数据治理中的核心作用。元数据作为数据管理的基石，确保数据一致性、准确性和完整性，为数据治理项目奠定基础。

Paimon通过快照文件保证数据的时效性与一致性，时效性受Flink检查点间隔影响，建议设置为1-10分钟。一致性通过两阶段提交协议实现，支持Snapshot Isolation级别。Paimon提供快照过期和分区过期机制清理旧数据，支持同步和异步两种过期模式，各有优劣势。

Apache Paimon是流批统一的实时数据湖存储格式，实现高效写入与查询。核心能力包括实时入湖、流批一体处理、多生态集成及高效查询。提供主键表（支持更新/删除）和Append表（仅追加）两种类型，通过分桶（Bucket）优化存储与并行度。支持动态分桶、跨分区更新及多种合并机制。文件结构包含快照、清单及LSM数据文件，采用乐观并发控制。压缩策略包括异步压缩与全量压缩，平衡读写性能。

本文介绍了文件类、编码类和开发类的高效工具，包括Parquet、Json、Orc、Avro文件解析工具，支持元数据提取和Excel转换；Hex16进制、MD5、Base64等编解码工具；以及正则开发、JSON处理、时间戳转换等开发类工具，助力程序员提升工作效率。

本文介绍了一款程序员必备的在线工具合集，涵盖SQL、优化、命令等多个领域，提供可视化界面和一键操作，简化编程和数据处理任务。重点介绍了SQL类工具（如Doris/StarRocks建表语句、Flink SQL Connector）、优化类工具（如Flink内存优化）及命令类工具（如Flink启动命令、curl请求），帮助开发者提升工作效率。

vivo大数据平台面临Presto和ClickHouse在多维分析场景的性能与兼容性挑战，最终选择StarRocks作为新一代引擎。通过优化ORC格式支持、数据缓存、HDFS慢节点处理及元数据刷新机制，显著提升查询性能。StarRocks的强兼容性、资源隔离和运维便捷性有效替代原有组件，实现湖仓加速统一标准。

58集团数据探查平台通过引入StarRocks引擎实现Ad-Hoc查询10倍性能提升，日均处理6.5万条SQL，平均响应时间降至3.3秒。通过语法兼容改造、元数据缓存优化、函数兼容性处理及容器化部署方案，解决了Spark与StarRocks的兼容性问题，并实现98%以上的查询成功率。后续将探索智能物化视图进一步提升查询效率。

本文详细介绍了企业数据仓库（数仓）和中台建设的规范与最佳实践，基于OneData体系，涵盖数据模型设计、分层架构（ODS、CDM、ADS）、公共规范、指标定义等核心内容。强调高内聚低耦合、核心与扩展模型分离、成本与性能平衡等原则，并提供分层调用、数据类型、冗余与拆分等实操指南。通过标准化指标体系和命名约定，确保数据一致性、可复用性及高效管理，助力企业构建高质量数仓体系。

本教程详细介绍了如何使用Flink CDC YAML快速构建MySQL到Kafka的Streaming ELT作业，包括整库同步、表结构变更同步演示和关键参数配置。从Flink集群部署、Docker环境准备、MySQL数据初始化，到通过Flink CDC CLI提交任务并验证数据同步效果，完整演示了实时数据同步流程。教程还展示了表结构变更的实时同步能力，以及通过路由配置实现表名映射等特色功能。