分析｜数据湖让企业数据管理更有效

什么是数据湖？

1、削减成本

与传统数据仓库的不同之处在于，有了数据湖，ETL阶段就完全没有了。您不必知道存储在湖中的数据类型或者有多少字段。删除ETL过程意味着没有与许可、维护或增长数据结构相关的成本。因为在存储数据之前不需要设计数据的模式，所以没有前期的开发费用。且处理数据湖的Hadoop系统是开源的，因此没有额外的软件许可成本。

2、具有扩展性和敏捷性

数据湖可以利用分布式文件系统来存储数据，因此具有很高的扩展能力。开源技术的使用还降低了存储成本，数据湖的结构没那么严格，因此天生具有更高的灵活性，从而提高了敏捷性。数据湖可以利用分布式文件系统来存储数据，因此具有很高的扩展能力。开源技术的使用还降低了存储成本，数据湖的结构没那么严格，因此天生具有更高的灵活性，从而提高了敏捷性。它可以适应企业数据的任何变化，而不需要对基础设施进行重大更改。这种灵活性与不能实时修改的遗留系统形成了对比。数据湖可以很容易地添加或合并数据。就像是现实中的湖泊，它可以由多条河流汇集，并且可以随时添加新的河流，而不会干扰之前的设置。与此同时，遗留系统就像一个装水设施，任何改变都需要更多的瓶子、更多的标签和重新安排时间。

3、轻松收集和摄入数据

企业中的所有数据源都可以送入数据湖中。因此，数据湖成为了存储在企业内部服务器或云服务器中的结构化和非结构化数据的无缝访问点。通过数据分析工具可以轻松地获得整个无孤岛的数据集合。此外，数据湖可以用多种文件格式存储多种格式的数据，比如文本、音频、视频和图像。这种灵活性简化了旧有数据存储的集成。

4、具有人工智能的高级分析

访问原始数据，创建沙箱的能力，以及重新配置的灵活性，这些使得数据湖成为了一个快速开发和使用高级分析模型的强大平台。数据湖非常适合使用机器学习和深度学习来执行各种任务，比如数据挖掘和数据分析，以及提取非结构化数据。

数据湖具备的能力 如下图：

数据湖的核心价值是为企业带来了数据平台化运营机制。当今的商业环境，在日新月异的技术变革驱动下，正发生着剧烈的变化，传统行业不停的被互联网公司颠覆，给很多公司造成了极大的生存压力。互联网公司之所以能不断颠覆传统行业，本身除了商业模式的变革，同时也是因为这些公司很多都是采用平台化战略，将最新的技术与竞争力整合在平台中，去赋能公司的运营，使公司的业务发生跳跃式发展，跨界挤压其他企业的发展空间。传统企业急需变革，需要像互联网公司一样，利用信息化、数字化、新技术的利器形成平台化系统，赋能公司的人员和业务，快速应对挑战。

长期以来，企业一直试图找到一个统一的模型来表示企业中所有实体。这个任务极具挑战性，原因有很多：

1、一个实体在企业中可能有多种表示形式，因此可能不存在某个完备的模型来统一表示实体。

2、不同的企业应用程序可能会基于特定的商业目标来处理实体，这意味着处理实体时会采用或排斥某些企业流程。

3、不同应用程序可能会对每个实体采用不同的访问模式及存储结构。

……

这些问题已困扰企业多年，并阻碍了业务处理、服务定义及术语命名等事务的标准化。使用数据湖，不用担心对业务程序产生实质性影响。这些业务程序则是解决具体业务问题的“专家”。数据湖基于从实体所有者相关的所有系统中捕获的全量数据来尽可能“丰满”地表示实体。因为在实体表示方面更优且更完备，数据湖确实给企业数据处理与管理带来了巨大的帮助，使得企业具备更多关于企业增长方面的洞察力，帮助企业达成其商业目标。

结语：