基于Flink+MongoDB+Hologres的用户行为数据分析
用户行为数据通常具有庞大的数据量，存储成本较高，且缺乏统一的格式，导致处理难度较大。常用的宽表模型虽查询效率高，但冗余度高、存储空间大、维护复杂，更新慢。本文基于Flink+MongoDB+Hologres更好地实现宽表的数据分析，以游戏行业的用户行为数据分析为示例，构建用户行为数据宽表进行数据分析的方案。
云上玩转Qwen3系列之三：PAI-LangStudio x Hologres构建ChatBI数据分析Agent应用
本文详细介绍了如何使用 PAI-LangStudio 和 Qwen3 构建基于 MCP 协议的 Hologres ChatBI 智能 Agent 应用。该应用通过将 Agent、MCP Server 等技术和阿里最新的推理模型 Qwen3 编排在一个应用流中，为大模型提供了 MCP+OLAP 的智能数据分析能力，使用自然语言即可实现 OLAP 数据分析的查询效果，减少了幻觉。开发者可以基于该模板....
Hologres+函数计算+Qwen3，对接MCP构建企业级数据分析 Agent
大模型（LLM）在数据分析领域潜力巨大，但在实际落地中，企业面临实时数据接入、动态调用工具链、上下文记忆短和跨系统数据整合等挑战。MCP（模型上下文协议）提供了很好的解决思路。通过标准化接口架构，将 AI 模型的决策逻辑与外部资源解耦，形成 "智能大脑 + 外接四肢" 的协同模式，旨在解决大模型与外部工具、数据源的集成难题。LLM通过MCP接入各种数据分析工具或者数据仓库能力时，即可构建跨数据源....
使用Hologres MCP Server搭建数据分析Agent
Hologres对接MCP协议，通过与众多支持MCP的平台联动，可以构建跨数据源、多步骤分解的数据分析Agent。同时，由于Hologres具备高性能数据分析、湖仓一体数据分析的能力，可以快速输出数据结果，并与湖仓的历史数据进行联合分析，极大简化分析人员的分析流程，提高分析效率。
MCP+Hologres+LLM搭建数据分析Agent
LLM大模型在数据分析领域的挑战 在数据分析领域，大模型（LLM）具备强大语言理解能力，NL2SQL等各类智能化工具也极大提升了数据分析人员的分析效率，但仍旧面临不少挑战： 传统 LLM 缺乏实时数据接入能力，无法动态调用专业工具链，上下文记忆链路短，数据分析经过多步骤分解后逐渐出现幻觉 数据分布在不同系统，例如在线数据平台、本地CSV/Excel等文件，跨...
方案实践测评 | DataWorks集成Hologres构建一站式高性能的OLAP数据分析
DataWorks基于阿里云ODPS/EMR/CDP等大数据引擎，为数据仓库/数据湖/湖仓一体等解决方案提供统一的全链路大数据开发治理平台。作为阿里巴巴数据中台的建设者，DataWorks从2009年起不断沉淀阿里巴巴大数据建设方法论，同时与数万名政务/金融/零售/互联网/能源/制造等客户携手，助力产业数字化升级。 Hologres是阿里云...
场景实践 | 基于Flink+Hologres搭建GitHub实时数据分析
以GitHub公开事件数据为例，通过使用Flink、Hologres构建实时数仓，实现海量数据实时分析 搭建实时数仓时，Flink可对待处理数据进行实时清洗，完成后Hologres可直接读取Flink中的数据，示例架构如图所示。 一、实践步骤 1、创建专有网络VPC和交换机 登录专有网络管理控制台，单击专有网络。...
手把手体验Hologres的OLAP数据分析
Hologres是阿里云自研一站式实时数仓，统一数据平台架构，支持海量结构化/半结构化数据的实时写入、实时更新、实时加工、实时分析，支持标准SQL（兼容PostgreSQL协议），无缝对接主流BI工具，支持OLAP查询、即席分析、在线服务、向量计算多个场景，分析性能打破TPC-H世界记录，与MaxCompute、Flink、DataWorks深度融合，提供离在线一体化全栈数仓解决方案。 Data....
实时数仓Hologres发展问题之提升数据分析效率如何解决
问题一：实时数仓的开发为何越来越倾向于敏捷化？ 实时数仓的开发为何越来越倾向于敏捷化？ 参考回答： 实时数仓的开发越来越倾向于敏捷化，是为了适应分析场景的灵活多变。传统数仓开发方法虽带来语义层抽象和数据复用，但增加了调度依赖，降低了数据时效性和分析敏捷性。实时数仓需驱动业务决策实时化，提供更多上下文信息，因此敏捷化开发成为趋势。 关于...
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