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谈到数据仓库， 一定离不开使用Extract-Transform-Load (ETL)或 Extract-Load-Transform (ELT)。将来源不同、格式各异的数据提取到数据仓库中，并进行处理加工。 传统的数据转换过程一般采用Extract-Transform-Load (ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型，然而，这依赖于独立于数仓外的ETL系统，因而维护成本较高。现在，以火山引擎ByteHouse为例的云原生数据仓库，凭借其强大的计算能力、可扩展性，开始全面支持Extract-Load-Transform (ELT)的能力，从而使用户免于维护多套异构系统。具体而言，用户可以将数据导入后，通过自定义的SQL语句，在ByteHouse内部进行数据转换，而无需依赖独立的ETL系统及资源。 火山引擎ByteHouse是一款基于开源ClickHouse推出的云原生数据仓库，本篇文章将介绍ByteHouse团队如何在ClickHouse的基础上，构建并优化ELT能力，具体包括四部分：ByteHouse在字节的应用、ByteHouse团队做ELT的初衷、ELT in Byt
随着大数据处理需求的不断增加，更低成本的存储和更统一的分析视角变得愈发重要。数据仓库作为企业核心决策支持系统，如何接入外部数据存储已经是一个技术选型必须考虑的问题。也出于同样的考虑，ByConity 0.2.0 中发布了一系列对接外部存储的能力，初步实现对 Hive 外表及数据湖格式的接入。
企业在进行营销推广时，广告投放通常是必备环节之一。为了避免投放“乱烧钱”，在大规模投放前，企业和广告优化师都会希望在多种广告策略中，找准效果更好策略才进行投放。 早期这样的方案决策只能通过“拍脑袋”，或者简易的分流投放测试来粗略进行。在火山引擎AB测试推出“广告投放AB实验”后，可逐步支撑企业快速、科学地验证不同投放策略的平均转化成本数据效果，并根据实验报告得到计划中不同素材、不同落地页、不同人群包、不同预算等变量到底哪种更好。
用户分群指的是根据用户的标签、行为、偏好等维度，将用户划分为不同的群体，方便后续更精准地定制差异化的营销计划和推广策略。用户分群的目的是找到目标用户，进一步提升用户满意度和转化率。 本篇内容将从用户分群的角度出发，并结合火山引擎客户数据平台VeCDP产品实践，分享寻找“最佳”受众的方法论及落地路径，主要包含以下几个部分： 用户分群的思路和基本步骤 用户分群的常用方法和模型 基于CDP的分群构建与应用 用户分群构建与应用实践
火山引擎veImageX演进之路主要介绍了veImageX在字节内部从2012年随着字节成长过程中逐步演进的过程，演进中包括V1、V2、V3版本并最终面向行业输出；整个演进过程中包括服务端、客户端、网络库、业务场景与优化等多个角度介绍在图像处理压缩、省成本与体验优化的经验与方案； 本篇文章重点介绍在web端演进和提供的能力，图片是 Web 站点中的重要元素，图片体积、格式、分辨率以及渲染方式对用户体验有着显著影响。火山引擎veImageX 为业务提供了灵活、高效的一站式图片解决方案和静态素材托管方案，涵盖了上传、存储、处理、分发、评估等图片生产和消费阶段的全部链路。
作为头戴的追踪配件，VR手柄可以通过HMD（头戴显示设备）的inside-out光学追踪定位原理，计算出手柄的空间运动轨迹，同时结合6轴传感器实现6DoF空间定位。与此同时，结合手柄控制器的物理按键、马达反馈、摇杆等，用户还能获得逼真、细腻的触觉反馈，进一步增强虚拟现实人机交互的能力以及沉浸感，这也是目前无手柄方案所难以实现的。 目前主流VR手柄的追踪技术方案，包括光学追踪、自追踪和电磁追踪方案。
马太效应，是社会学和经济学常用理论之一，通常指强者越强、弱者越弱的两极分化现象。如今，这股效应也在国内企业级数据洞察市场蔓延： 一方面，部分企业尚未意识到数据对于自身发展的价值，或者缺乏高效便捷的数智化产品/工具将庞杂数据变得“可看”“可用”，导致难以及时把握市场行情、做出科学决策，最终发展受限； 另一方面，深谙数据驱动的企业，则积极把握数字化时代飞速发展的红利，持续加码企业数智能力，将数据消费贯穿业务推进、管理决策、规划调整等多场景，保障业务健康、快速成长。 如何尽量缩小马太效应影响，帮助更多企业实现数据洞察领域的数字化升级，享受普惠式数据消费，正在成为现阶段的重要课题。
