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，通过采用云器 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。

小红书与云器科技合作，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。

基于云器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。

云器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。

云器 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。

基于云器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。