随着企业数字化转型的持续深入，数据呈现出类型多源异构、分析场景多样、实时快速增长、数据管控统一等趋势，为了应对多变的业务诉求，企业客户对数据处理分析的实时性和融合性提出了更高的要求，湖仓一体解决方案应运而生，成为企业构建数字化数据新底座的最佳选择，它打破数据湖与数据仓库之间的壁垒，使得割裂数据融合统一，减少数据在分析中搬迁，实现统一的数据管理。
针对物联网、办公系统等产生的半结构化数据和非结构化数据，能够做到有效存储，统一分析。
业务量爆发增长时，可以快速进行数据更新，支持实时业务。
随着数据量的增加，采用存算分离技术分别对有瓶颈的计算和存储资源进行扩容，降低投资运维成本。
实现数据关联分析、跨源迁移融合，针对复杂决策分析场景，可完成高效的数据探索。
随着企业数字化转型的持续深入，数据呈现出类型多源异构、分析场景多样、实时快速增长、数据管控统一等趋势，为了应对多变的业务诉求，企业客户对数据处理分析的实时性和融合性提出了更高的要求，湖仓一体解决方案应运而生，成为企业构建数字化数据新底座的最佳选择，它打破数据湖与数据仓库之间的壁垒，使得割裂数据融合统一，减少数据在分析中搬迁，实现统一的数据管理。
基于对象存储，解决任意格式数据管理，采用存算分离，消除“水桶”效应，降低存储成本。
通过流批一体，实现融合数据分析，满足数据实时处理能力和海量的批量处理。
跨源、跨域一体化数据分析，减少数据搬迁，通过统一数据目录减少异构数据查询分析和开发成本，降低平台运维成本。
打通技术元数据与业务元数据间壁垒，使客户的数据入湖有依据，出湖可检索。
基于云平台实现快速构建湖仓一体服务，100%安全隔离，资源弹性伸缩动态调度优化资源利用率，部署资源策略灵活。
| 方案简介 绿洲数字平台 包含融合集成平台和数据运营平台，分别提供API、消息、数据集成，和一站式数据开发与数据治理能力，支撑数据服务。 ONEStor 对象存储，作为数据湖，提供统一数据存储，支持冷热数据分离，降低存储成本。 DE大数据平台 & SeaSQL EDW 作为数据仓库，创建数据模型，提供数据存储和计算引擎，分别作为离线数仓和实时数仓。 Cloud AI 针对非结构化数据提供AI服务，支撑数据快速分析。 DLH 统一数据分析引擎，元数据管理。 |
| 方案构成 MPP数据库+OneStor+绿洲平台（融合集成平台+数据运营平台+大数据平台+ CloudAI）。 推荐场景 医院以及中大型企业，数据量大，数据类型多，需要进行数据深度挖掘，构建“一湖两仓”方案。 |
