云栖号快速入门：【点击查看更多云产品快速入门】
不知道怎么入门？这里分分钟解决新手入门等基础问题，可快速完成产品配置操作！
应用场景
1. 实时数据通道
1.1 接入多种异构数据并投递到下游多种大数据系统
通过数据总线，您可以实时接入APP、WEB、IoT和数据库等产生的异构数据，统一管理，并投递到下游的分析、归档等系统，构建清晰的数据流，让您更好的释放数据的价值。
1.2 收益
系统解耦
对外，大数据系统与业务系统解耦，对内，大数据系统各组件之间解耦。
实时通道
通过数据总线，业务数据能够实时汇入大数据系统，缩短数据分析周期。
2. 实时数据清洗和分析
2.1 接入多种异构数据，实时清洗并归一化
通过数据总线和实时计算，您可以把多种数据源的异构数据实时清洗成统一的结构化数据，为进一步分析做准备。
2.2 收益
实时ETL
接入多种数据源，实时进行清洗、过滤、关联与转换，产出结构化数据。
实时分析
亚秒级产出业务指标，把握转瞬即逝的数据价值。
3. 实时数据仓库
3.1 数据总线替换传统数据库，构建实时数仓
从Lambda架构到Kappa架构，通过数据总线搭建原始数据层，实时明细层和实时汇总层，打造实时数据仓库。
3.2 收益
统一的Kappa架构
传统Lambda架构的两条链路缩减为一条，大大降低维护成本。
大数据实时化
数仓是大数据的基础，实时化的数仓能够让BI、报表、推荐（用户标签产出）等多种业务收益，大数据系统总体向实时化迈进。
本文来自 阿里云文档中心 DataHub 应用场景
【云栖号在线课堂】每天都有产品技术专家分享！
课程地址：https://yqh.aliyun.com/zhibo立即加入社群，与专家面对面，及时了解课程最新动态！
【云栖号在线课堂 社群】https://c.tb.cn/F3.Z8gvnK
