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数据的时效性，正深刻影响着企业的倒退。
以大型半导体制造厂商为例，不同于惯例工厂生产流水线，半导体制作通用的无人实验室生产模式高度依赖机械臂作业，且对整个生产调度链路中的精密度要求十分高，这背地次要依附 MES（Manufacturing Execution System，制造执行系统）实现。因而，MES 零碎数据推送或信号下发的工夫距离，间接关系到机械臂空转工夫，继而影响整个实验室的产能。通常状况下，MES 零碎数据推送或信号下发的工夫距离需管制在 10 分钟左右——如果能将数据推送达到秒级实时，生产速度无望实现百倍增长。
在批发行业，数据时效性带来的影响则更为直观。
批发行业中，珠宝商品因为客单价高、交易频率低等特色，往往更依赖线下门店渠道实现销售，但因为商品信息可能存储在多套渠道 / 库存零碎中，在门店一线销售人员接待顾客的过程中，会呈现难以精确、实时获取对应商品的残缺订单信息或订单最新状态，导致无奈及时反馈是否有库存、是否须要调货，以及调货所需等待时间等信息，从而散失潜在订单。企业对包含数据丰富性、时效性、易用性等在内的需要越来越急切，也倒逼了近年来国内数据技术的疾速倒退。
目前，以云原生数仓为核心的古代数据栈时代曾经悄悄到来。现阶段，我国大部分企业的数字化转型曾经到了新阶段，对数据的利用也提出的全新要求，特地是对数据的实时剖析、实时部署需要更加强烈——云原生数据仓库在为企业实现云原生、智能运维、弹性资源等方面提供了强有力的撑持，并逐渐成为现在企业数字化根底建设中的要害“底座”。
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