隨著信息化進程的加快，傳統(tǒng)數(shù)倉越來越無法適應(yīng)海量數(shù)據(jù)存儲和分析的需求，天下苦數(shù)據(jù)倉庫久矣！?只能存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，無法采集存儲非機構(gòu)化數(shù)據(jù)無法存儲原始數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)須經(jīng)過ETL清洗過濾離線數(shù)倉的數(shù)據(jù)表牽一發(fā)而動全身，數(shù)據(jù)調(diào)整工程量大實時數(shù)倉存儲空間有限，無法采集和存儲海量實時數(shù)據(jù)回溯效率低下，實時數(shù)據(jù)和離線數(shù)據(jù)計算接口難以統(tǒng)一 作為大數(shù)據(jù)變革的下一個風(fēng)口，數(shù)據(jù)湖可以完美解決傳統(tǒng)數(shù)倉的各大痛點。?

觸手可及的新未來：數(shù)據(jù)湖

數(shù)據(jù)湖是幫助企業(yè)實現(xiàn)全量數(shù)據(jù)單一存儲的集中式存儲庫，無需任何預(yù)處理，可以存儲任意規(guī)模、任意類型、需求各種速度的數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和音視頻、圖片、文本等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。?

而且，數(shù)據(jù)湖通常存儲原始格式的對象塊或者文件，保證數(shù)據(jù)的“原汁原味”，對企業(yè)更加全面的抓取、分析和應(yīng)用數(shù)據(jù)，創(chuàng)造更大的數(shù)據(jù)價值提供重要的基礎(chǔ)支撐。

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數(shù)據(jù)湖理念支持各種分析方式，可以運行從控制面板、可視化、大數(shù)據(jù)處理、實時分析到機器學(xué)習(xí)等不同類型的分析。?

不同于傳統(tǒng)數(shù)倉的表模型建立方式，數(shù)據(jù)湖基于讀取型Schema，采用讀時模式，能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需求靈活建表，大大提升了敏捷性和精準度。

使用傳統(tǒng)數(shù)倉的企業(yè)，每個部門都只有自己的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)湖打破了“數(shù)據(jù)孤島”的閉塞，允許多種職能角色——數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)開發(fā)人員和業(yè)務(wù)分析師等通過各自選擇的分析工具和框架來訪問數(shù)據(jù)，而無須移動數(shù)據(jù)，大大節(jié)省了定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、Schema和轉(zhuǎn)換的時間。這不僅讓跨領(lǐng)域、跨平臺、跨媒介的數(shù)據(jù)分析簡單實現(xiàn)，“時空旅行”的回溯秒回功能加持數(shù)據(jù)湖能夠更敏捷地提供全量和全生命周期的數(shù)據(jù)分析結(jié)果和數(shù)據(jù)預(yù)測分析服務(wù)，靈活高效支撐企業(yè)各種決策的制定，真正助力企業(yè)實現(xiàn)降本增效，落地實現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型發(fā)展。

通過數(shù)據(jù)湖技術(shù)可以實現(xiàn)“敏捷”地統(tǒng)一存儲和統(tǒng)一分析，能夠最大程度地解決大數(shù)據(jù)的痛點問題。?

數(shù)據(jù)湖一經(jīng)問世，頭部云技術(shù)廠商紛紛推出解決方案，更是深受大廠青睞：NEIFLIX、阿里、騰訊、字節(jié)跳動、蘋果、順豐、AWS、快手、多點等多家企業(yè)爭相部署使用數(shù)據(jù)湖技術(shù)。?根據(jù)Aberdeen的一項調(diào)查顯示，實施數(shù)據(jù)湖技術(shù)的組織比同類公司在有機收入增長方面高出9%，數(shù)據(jù)分析的商業(yè)價值充分彰顯。