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第二步：基于DataWorks完成数据全链路研发，包括数据集成、数据开发&ETL 、转换及KPI计算等开发，以及数据作业的调度、监控、告警等。DataWorks提供数据开发链路的安全管控的能力，以及基于DataWorks的数据服务模块提供统一数据服务API能力。

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第四步：基于阿里QuickBI进或第三方数据分析工具如Tableau行数据可视化，以及构建各业务板块数据服务门户应用。

该方案将阿里云实时数仓全套链路与离线数仓无缝打通。满足一套存储，两种计算（实时计算和离线计算）的高性价比组合。

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数据集成将数据同步过来以后，我们需要实时的数据仓库将这些数据更好地应用起来。刚才简单介绍了实时数仓的解决方案，接下来我们向大家详细介绍基于Hologres和Flink的实时数据分析方案。

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2）菜鸟智能物流引擎原来采用Flink+HBase+OLAP的方案，该架构数据导入时间长、资源浪费、数据孤岛等问题严重严重困扰了业务同学，采用Hologres后，整个链路2亿记录数据处理速度端到端优化到3分钟，开发效率大幅提升，整体硬件成本下降60%。

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在此开源生态矩阵之上构建的ELK可以实现日志、指标、APM、业务数据在一个平台统一分析，建立统一的可视化视图、对齐时间、过滤条件、统一的基于规则的监控和告警、统一的机器学习的智能监控和告警。

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Holgores+Flink+MaxCompute可以实现“实时、离线、分析、服务一体化方案”。冷数据存储在MaxCompute中，热数据存储在Hologres中。

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另外，阿里云Elasticsearch日志增强版将计算存储分离，使用 NFS 共享存储作为节点底层存储，利用主副分片，主分片可读可写，副分片只读的方式，实现了存储成本节约100%、写入性能提升100%、秒级弹性扩缩容的收益。

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而更上层的就是智能化应用，大家也正在逐渐形成统一的认识，那就是未来的应用一定是向着智能化发展。从IaaS到智能化应用需要经历一定的环节，而在这个环节中，数据库将会起到非常关键的作用，包括数据的产生、存储、消费和分析，这些都是数据库要去解决的问题。因此，我们可以看到无论是国际巨头还是国内厂商都在数据库里面投入了大量的资源。

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前面的部分主要是进行回顾，接下来对数据库的未来进行畅想。如今我们正在迎接新的数据时代，上图中展示的数据来自IDC的报告，IDC统计预测，去年全球有45ZB数据，而到了2025年数据量将会达到175ZB。

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产生的数据大致分为两类：一类就是结构化的数据，这里的结构化数据不仅包括了关系型数据库中存储的关系数据，也包括了JSON、XML等之前大家称为半结构化的数据，这样的划分是因为这些数据在今天使用数据库的多模能力进行处理已经非常简单了，不像十年前那么复杂，因此这类的数据统称为结构化数据。