案例分享｜快速了解实时湖仓集一体技术如何助力企业降本增效

1.替代TD仓、Hadoop湖，助力农商行构建一体化数据平台

某农商行最初构建了Teradata数据仓库、Oracle小数据平台以及Hadoop数据湖。多平台混合架构开发运维高，存在冗余存储、数据搬迁一致性、跨平台流转数据实时性低等问题。

该农商行基于星环科技实时湖仓集一体平台，替代了Teradata数仓、Oracle数据平台和Hadoop数据湖三个平台，一体化架构同时满足数据湖海量汇集、复杂数仓模型加工、高性能集市分析、实时数据处理、高并发数据检索等多种应用场景，实现降本增效的同时，建立了统一的数据管控与治理体系。

2.实时增量计算，助力三甲医院低成本实现批量业务升级

某三甲医院最初的数据平台中，业务数据通过流式处理存储到数据湖中，之后流转到数仓中进行加工，支持上层的数据查询和报表等业务，数据时效性低。
该三甲医院基于星环科技实时湖仓集一体平台，通过实时增量计算技术，在没有修改原有SQL逻辑的情况下，将过去通过数仓T+1加工生成的报表业务，低成本改造为端到端分钟延迟的实时报表，并实现了多个报表的亚秒级分析，为医务人员、领导层提供了实时数据洞察力，加快决策效率。

 

3.湖仓集统一存储格式，助力金融机构多种业务实时读写

某金融机构基于星环科技实时湖仓集一体平台，在一张底量数据超过20PB，日增量超500G的交易明细表上，不仅满足每日实时明细数据写入和T+0业务的数据提取，还支持每日批量数据校对和覆盖，满足历史数据的提取需求。通过创建多个不同列的组合索引，满足了不同业务对数据的灵活查询需求，以及各种维度的查询和全表批量分析，支持十余个业务部门的并发数据查询。此外，该金融客户在保证并发查询性能的情况下，实现了相对于传统行存表2～3倍的数据压缩率提升，大幅降低了数据存储成本。

4.多模态数据统一存管，大模型助力电力公司智能巡检

某电力公司过去基于电力巡检收集的图像数据进行人工判断，并需要参考历史故障信息、维修手册等进行维修，存在工作量大、效率低、误差大等问题。

某电力公司引入了星环科技实时湖仓集一体平台和无涯大模型整体方案，构建了输变电设备智能巡检分析平台，将收集电力巡检的异常图片、历史故障信息、维修手册等多模态数据存储到实时湖仓集一体平台中，结合星环无涯大模型提供高效检索、快速匹配、精准推荐以及智能问答的辅助决策支持，提高了处理效率，降低巡检和维修成本。