公司产品发布 - OceanBase发布并开源首款AI原生混合搜索数据库seekdb [8] - seekdb支持三行代码快速构建知识库、智能体等AI应用，实现开箱即用的AI数据基座 [9] - 产品采用Apache 2.0协议开源，兼容HuggingFace、Dify、LangChain等30余种AI框架及MCP大模型协议 [17] 产品技术特性 - seekdb具备AI原生混合搜索能力，支持向量检索、全文搜索与标量过滤融合查询 [14] - 采用粗排加精排多阶段检索机制，在低延迟同时提升精度，支持实时写入与ACID一致性 [14] - 支持标量、向量、文本、JSON和GIS等多模数据统一存储与检索 [14] - 最低仅需1核CPU、2GB内存，支持pip install一键安装和秒级启动 [16] 公司市场地位 - OceanBase全球客户数突破4000家，连续五年年均增速超100% [4] - 服务覆盖16个国家和地区、60多个地域、240多个可用区 [4] - 开源社区拥有超过25000名开发者，累计下载量突破百万 [5] 行业痛点与解决方案 - MIT研究显示超95%企业AI项目因多模态数据割裂、系统链路冗长难以落地 [11] - seekdb专门解决混合检索和综合利用不同类型数据的需求 [12] - 混合搜索能力成为AI原生数据库的分水岭 [13] 配套工具链 - 开源智能文档解析框架PowerRAG，提供企业级RAG解决方案 [24] - 开源分层记忆架构PowerMem，帮助大模型高效管理上下文信息 [26] - PowerMem在LoCoMo Benchmark以73.70分登顶SOTA，Token消耗降低96% [27] 战略定位 - OceanBase CEO认为AI真正瓶颈不在模型而在数据 [19] - seekdb专为AI时代重构，目标成为大模型与私有数据融合计算的实时入口层 [20] - OceanBase 4.4一体化融合版本首次将TP、AP与AI能力集成于单一内核 [22] - 公司通过多负载加多模加混合多云实现数据统一，通过弹性底座加原生多租户加混合搜索实现智能与效率 [29]

数据工程架构核心观点 - 数据工程是管理和指导数据从收集到转换、存储和访问全过程的关键学科 在制定战略决策、优化运营和获得竞争优势方面至关重要[1] - 成功的数据架构基础必须从设计过程一开始就奠定 不仅关乎技术架构构建 还在于使其与组织目标和数据管理策略保持一致[2] - 数据管理策略如数据仓库、数据湖、数据湖仓和数据网格在数据类型、访问模型、性能要求、组织结构和治理策略方面提供不同解决方案[1] 需求分析 - 项目初期最重要的第一步是需求分析 如果需求定义不明确将导致资源和时间浪费[3] - 需求分析目的是了解业务需求、确定利益相关者期望、明确范围并选择正确的技术基础设施[7] - 在示例项目中 数据来自两个主要源系统（ERP和CRM）以CSV格式提供 需要在整个ETL过程中进行仔细规划和强大数据控制[4] - 数据必须集成到用户友好且易于理解的结构中 数据模型应简洁、合乎逻辑并支持分析 不需要跟踪历史数据[5] - 系统最终生成的数据模型需要提供清晰易懂的文档 确保技术团队和业务用户都能更轻松适应系统[5] 数据架构选项比较 - 数据仓库专注于结构化数据 适用于报告和商业智能 具有高性能报告、数据安全性和一致性优势 但仅适用于结构化数据且成本较高[11][12][15][16] - 数据湖可存储结构化、半结构化和非结构化数据 提供高度灵活性 适用于机器学习和高级分析 但可能导致复杂的数据管理和数据沼泽问题[11][21][23][24] - 数据湖仓结合数据湖灵活性和数据仓库结构化数据管理功能 能处理各种数据类型同时提供高效分析查询性能 但设置和管理复杂[11][27][30][32] - 数据网格采用分布式架构 每个部门创建自己的数据产品并与其他部门共享 适用于大型复杂组织 但缺乏集中数据管理可能影响数据一致性和完整性[11][37][39][40] 数据架构平台选择 - 数据仓库平台包括Google BigQuery、Amazon Redshift、Snowflake、Microsoft Azure Synapse Analytics、Teradata和IBM Db2 Warehouse[18][19][20] - 数据湖平台包括Amazon S3、Azure数据湖存储、Google Cloud Storage、Apache Hadoop HDFS和MinIO[26] - 数据湖仓平台包括Databricks + Delta Lake、Apache Iceberg、Apache Hudi、Azure Synapse Analytics、Snowflake和Google BigLake[34][35] - 数据网格平台包括AWS Lake Formation + Glue + S3、Databricks Unity Catalog、Starburst/Trino、Snowflake、Kafka/Event Streaming和DataHub/Amundsen/OpenMetadata[41][42] 数据仓库设计方法 - Inmon方法采用集中式数据仓库设计 所有数据存储在一个中心位置并经过规范化处理 提供数据高度准确性和一致性但开发过程缓慢[46][47][53] - Kimball方法采用用户友好且灵活的设计 数据组织成更小更具体的部分称为数据集市 使用星型模式和雪花模式 提供便捷访问和快速查询但可能产生数据冗余[47][51][54] - Data Vault方法提供灵活性和模块化 数据以原始形式存储然后通过添加业务规则进行处理 允许与各种数据源快速集成但可能带来管理困难[55][58] - Medallion架构将数据处理分为三层：青铜层（原始数据）、白银层（清理数据）和黄金层（符合业务规则的数据） 提供简洁性、可追溯性、灵活性和性能[56][57][60][61] 可视化数据仓库架构 - 数据仓库架构可视化关键元素包括数据源、ETL流程、数据仓库、层级结构和商业智能工具[67] - 数据源可以有多种格式如数据库、CSV文件、APIs和Web服务 在图中用方框表示并通过箭头连接[67][70] - ETL流程包括提取（数据收集）、转换（数据转换）和加载（数据加载）步骤 在图中用顺序箭头表示[67] - 如果采用Medallion架构 应在图中清晰标明不同层级（青铜、白银、黄金） 每层描述数据处理程度和预期用途[67] - 商业智能工具和报告平台用于向最终用户呈现数据 是分析和解释数据的最后一步[67]