数据的时效性，正深刻影响着企业的发展。

以大型半导体制造厂商为例，不同于常规工厂生产流水线，半导体制造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非常高，这背后主要依靠MES（Manufacturing Execution System，制造执行系统）完成。

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因此，MES 系统数据推送或信号下发的时间间隔，直接关系到机械臂空转时间，继而影响整个实验室的产能。通常情况下，MES系统数据推送或信号下发的时间间隔需控制在10分钟左右——如果能将数据推送达到秒级实时，生产速度有望实现百倍增长。

在零售行业，数据时效性带来的影响则更为直观。

零售行业中，珠宝商品由于客单价高、交易频率低等特征，往往更依赖线下门店渠道完成销售，但由于商品信息可能存储在多套渠道/库存系统中，在门店一线销售人员接待顾客的过程中，会出现难以准确、实时获取对应商品的完整订单信息或订单最新状态，导致无法及时反馈是否有库存、是否需要调货，以及调货所需等待时间等信息，从而流失潜在订单。

企业对包括数据丰富性、时效性、易用性等在内的需求越来越急迫，也倒逼了近年来国内数据技术的快速发展。目前，以云原生数仓为中心的现代数据栈时代已经悄然到来。

现阶段，我国大部分企业的数字化转型已经到了新阶段，对数据的应用也提出的全新要求，特别是对数据的实时分析、实时部署需求更加强烈——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支撑，并逐步成为如今企业数字化基础建设中的关键“底座”。

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（作者：曾弘熙）

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