但其實數據湖概念的提出，就是為了解決數據倉庫、數據集市建設后隱藏的風險。

數據湖最早是2011年由Pentaho的首席技術官James Dixon提出的一個概念，他認為數據集市、數據倉庫由于其有序性的特點，勢必會帶來數據孤島效應，而數據湖可以由于其開放性的特點可以解決數據孤島問題。

至于數據湖為什么要叫“湖“，而不是數據河、數據池、數據海？這是因為對于企業數據存儲的需求來說，數據需要有一定的邊界，需要考慮到企業數據安全的問題，但同時還可以流通和交換，所以數據要能“存”，數據要夠“存”，數據要有邊界地“存”。企業級的數據是需要長期積淀的，因此是“數據湖”。

那么，數據湖究竟是如何幫助企業解決數據孤島問題的？我們一起來看下相關的科普。

數據湖是如何解決數據孤島難題的？

與面向特定事務處理，從多個數據源抽取有價值的數據的數據倉庫不同，數據湖可以簡單理解為一個集中存儲數據的數據庫，不論是結構化數據or非結構化數據，海量數據or少量數據，都能夠支持存儲和計算，就像在湖中有多個支流進入一樣，結構化數據、非結構化數據、日志數據、實時數據，都流入了同一種數據存儲結構之中，并進行不同類型的分析處理，以指導做出更好的決策。

有了數據湖，企業就可以無需再費心研究應該如何圍繞業務“設計“數據倉庫，所有在生產過程中產生的數據，都可以被認為是大數據，在數據湖中自由流轉，隨時根據靈活的數據分析需求以供抽取、使用。

因此，數據湖的核心能力必須包括以下內容：

?數據集成能力：支持結構化，半結構化和非結構化類型的數據，提供統一多元的接入方式，并自動生成元數據信息；

?數據存儲能力：支持異構和多樣的存儲，供經濟高效的存儲并允許快速訪問數據瀏覽；

?數據治理能力：通過數據的血緣關系，建立完整的上下游脈絡關系，支持問題數據的追蹤治理；

?數據質量管理：針對已經接入的數據，提供字段校驗、完整性分析、產出監控等功能，確保數據的質量是可用的。

這就需要企業的數據團隊在建構數據湖時，必須有一個能夠保證數據高效實時同步、集成的有力工具。那么在Tempo DF數據工廠當中，我們都使用了哪些技術，來幫助企業更快捷便利的建構數據湖呢？

Tempo DF數據工廠，讓數據湖建構更輕松

♦海量數據集成

Tempo DF支持離線數據處理與實時數據同步兩大場景，針對企業在實際業務流程中海量數據遷移的實際需求，提供穩定高效的快速數據遷移方式，既支持全量數據遷移，也支持增量數據同步，輕松做到10多個系統，7000多張表，500G數據3小時高效完成，幫助企業用戶更好地管理各類數據信息。

♦實時數據加工

TempoDF對主流的數據協議提供接入能p力包括MQTT、OPC-UA、OPC-DA、CoAP、Modbus、TCP、kafka等協議。同時可將接入的數據使用平臺集成的豐富算子快速構建聚合、降采、數據清洗、規則計算等流程，支撐實時數倉建設、設備故障預警、風險控制等各類“實時數據開發”、“實時+離線數據開發”場景建設。

結合Tempo BI ，支撐可視化大屏的實時監控，及時反饋數據異常，為用戶決策提供重要依據。

♦離線數據處理

Tempo DF中內嵌有獨家高性能計算引擎，可輕松實現130多個關鍵指標的快速計算，做到500G數據3小時高效完成處理。

♦一體化監控運維

要想提高數據同步效率，除了提高數據遷移的速度，我們還可以通過簡化合并相關工作任務來加快項目完成時間。

Tempo DF中的作業編排能力和調度、運維功能，能夠將所有的遷移任務便捷集中進行，粒度可細致到每個結構化/非結構化數據的遷移全部按照實際需求設置。

同時支持應用流程發布和管理，方便管理員根據實際情況最大限度提升流程執行效率。當某個同步任務出現問題，僅終止相關業務數據流程，其他遷移任務正常運行。問題修正后可重新補數。讓數據遷移更貼合實際業務。

數據是企業當下發展的寶貴資產，而數據湖就像是幫助企業數字化運轉兜底的“金礦”，生產中產生的一切數據，不管當下有用沒有/或者暫時沒想好怎么用，先保存著、沉淀著，將來想用的時候，隨時可取。有了數據湖，企業就可以更加快速地適應業務變化，降低數據倉庫架構變動帶來的遷移成本；也讓數據的訪問與使用更加靈活，幫助快速發展的業務節省寶貴的時間成本。