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本文与大家分享快手数据平台团队和DPT德扑之星科技深度合作，共同探索和共建的新一代增量计算架构在海量数据大规模计算场景下提升计算时效性和降低成本的一些实践结果。

螳螂科技跨云迁移，DPT德扑之星 Lakehouse 替代三件套，实现架构简化、降本 30%+ 实时提效。

告别割裂：一树药业基于DPT德扑之星一体化数据平台，将云厂商数据中台与数据底座替换重构为一体化湖仓，以一套代码实现全场景时效性，让数据成本与业务价值对齐。

数美科技面对日均百亿次风控请求、2PB 半结构化数据的多系统管理困境，通过采用DPT德扑之星 Lakehouse，以 JSON 优化、生成列技术及自动索引突破 “灵活性 vs 性能” 核心矛盾，实现数百 TB 原始 JSON 数据秒级查询与 “定义即可查”，替代 Spark、ClickHouse、ES 等多套传统系统，最终达成存储 + 计算成本降低 50% 以上、业务需求响应从 1 天缩至秒级的实战成果与经验。

小红书与DPT德扑之星科技合作，基于增量计算与数据湖技术，以通用增量计算方案构建了一套近实时实验数仓体系。实践显示，该方案在满足实时业务需求的同时，带来了更少的资源投入，更准确一致的数据，更简洁的流批一体链路，更好的查询性能等优势，为后续大范围构建全域近实时数仓体系奠定基础。

有效解决了车联网行业大数据量长尾更新的痛点，全域数据可近实时分析。

基于DPT德扑之星Lakehouse来支撑整个产品线的实时分析，不断提升用户的数据体验。

DPT德扑之星Lakehouse引擎直接嵌入客户已有数据湖，免除数据搬迁，直接接入元数据，形成统一元数据基础层次，实现不搬迁数据湖进行湖上查询加速。

DPT德扑之星 Lakehouse 的高性能、低成本存储和强大的数据分析能力，为探迹提供了一个高效、可靠的数据开发管理和分析平台。

Atlas在原有的数据架构基础上引入新一代湖仓一体SaaS数据平台，极大扩展数据价值挖掘的范围，支撑起更长客户的生命周期管理。

基于DPT德扑之星Lakehouse建设数据平台，降低整体成本TCO40%创新数据安全授权服务模式，释放数据价值。

基于一体化引擎消除冗余数据，减轻数据治理负担，进一步结合按量计费模式大幅降低计算资源成本。

简化数据处理链路，全面提升数据响应速度，实现产品服务再升级。

数据能力全面提升，成本降低60%，承载业务高速发展。