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信息服务行业可以提供多样化、便捷、高效、安全的信息化服务，为个人及商业决策提供了重要支撑与参考。本文以某工商信息商业查询平台为例，介绍其从传统 Lambda 架构到基于 Doris Multi-Catalog 的湖仓一体架构演进历程。同时通过一系列实践，展示了如何保证数据的准确性和实时性，以及如何高效地处理和分析大规模数据，为信息服务行业提供了有价值的参考思路，有助于推动整个行业的发展和创新。

在社会信息化水平不断升高趋势下，人们对信息的依赖程度越来越高，信息服务行业持续发挥着重要的作用。它可以提供多样化、便捷、高效、安全的信息化服务，包括信息咨询、信息传递、信息技术服务、风险预警等，为个人及商业决策提供了重要支撑与参考。

对于行业相关企业来说，虽然数据源的获取并不困难，但如何合理利用这些数据，并转化成更直观、更具参考性的信息，是企业需要持续攻坚的难题。在这样的背景下，数据收集、加工、分析能力的重要性不言而喻。

以某工商信息商业查询平台为例，其面对企业公开信息不断变化的挑战，如注册资本变更、股权结构变更、债务债权转移、对外投资变更等，这些信息的变更都要求平台及时更新。然而，面对庞大且频繁的数据变更，如何保证数据的准确性和实时性成为一项艰巨的任务。此外，随着数据量的不断增加，如何快速、高效的处理和分析这些数据成为另一个亟需解决的问题。

为应对上述挑战，该商业查询平台自 2020 年开始搭建数据分析平台，成功地实现了从传统 Lambda 架构到基于 Doris Multi-Catalog 的湖仓一体架构的演进。这种创新性的架构转变，使得该平台实现了离线及实时数仓的数据入口和查询出口的统一，满足了 BI 分析、离线计算、C 端高并发等业务需求，为企业