數據湖是組織可以存儲結構化和非結構化數據的集中位置。該系統允許數據按原樣存儲，并可以運行有助于決策的分析。數據湖幫助公司從數據中獲得更多價值。

公司經常使用關系數據庫來存儲和管理數據，以便可以輕松訪問并找到他們需要的信息。

什么是數據湖？

數據湖用例

數據湖的低成本和開放格式使其成為現代數據架構必不可少的。此數據存儲解決方案的潛在用例包括：

• 媒體和娛樂：數字流媒體服務可以通過改進其推薦系統來增加收入，從而影響用戶消費更多服務。 
• 電信：跨國電信公司可以使用數據湖通過構建減少客戶流失的流失傾向模型來節省資金。
• 金融服務：投資公司可以使用數據湖來支持機器學習，從而在獲得實時市場數據時管理投資組合風險。 

數據湖的好處

當組織可以在合理的時間范圍內利用來自各種來源的更多數據時，他們可以更好地協作、分析信息并做出明智的決策。主要優點解釋如下：

• 改善客戶互動。數據湖可以組合來自多個位置的客戶數據，例如客戶關系管理、社交媒體分析、購買歷史和客戶服務單。這會告知組織潛在的客戶流失和提高忠誠度的方法。

• 創新研發。研發 (R&D) 團隊使用數據湖來更好地測試假設、改進假設和分析結果。

• 提高運營效率。公司可以輕松地對機器生成的物聯網 (IoT)數據進行分析，以確定改進業務運營流程、質量和投資回報率的潛在方法。

• 電力數據科學和機器學習。 原始數據被轉換為用于 SQL 分析、數據科學和機器學習的結構化數據。由于成本低，原始數據可以無限期保存。 
• 集中數據源。數據湖消除了數據孤島的問題，支持輕松協作并為下游用戶提供單一數據源。
• 集成不同的數據源和格式。任何數據都可以無限期地存儲在數據湖中，從而為最新信息創建集中存儲庫。
• 通過自助服務工具使數據民主化。這種靈活的存儲解決方案支持具有不同技能、工具和語言的用戶之間的協作。 

數據湖挑戰

雖然數據湖有其好處，但它們并非沒有挑戰。實施數據湖的組織應始終注意以下潛在困難：

• 可靠性問題：這些問題是由于難以組合批處理和流數據以及數據損壞等因素造成的。
• 性能慢：數據湖越大，傳統查詢引擎的性能越慢。元數據管理和不正確的數據分區可能會導致瓶頸。
• 安全性：由于可見性有限且缺乏刪除或更新數據的能力，如果不采取額外措施，很難保護數據湖。

數據湖基本要素

數據湖充當組織內數據的單一事實來源。數據湖的基本元素涉及數據本身以及數據的使用和存儲方式。 

• 數據移動：數據可以以原始形式實時導入，無論大小。 
• 分析：分析師、數據科學家和組織內其他相關利益相關者可以訪問的信息。可以使用員工的分析工具或選擇的框架訪問數據。
• 機器學習：組織可以產生各種類型的有價值的見解。機器學習軟件用于預測為組織內的行動計劃提供信息的潛在結果。

數據湖最佳實踐

組織良好的數據湖最有效。以下最佳實踐可用于此目的：

• 存儲原始數據。數據湖應配置為以源格式收集和存儲數據。這使科學家和分析師能夠以獨特的方式查詢數據。 
• 實施數據生命周期策略。這些策略規定了數據在進入數據湖時會發生什么，以及數據在何處以及何時被存儲、移動和/或刪除。
• 使用對象標記：這允許跨區域復制數據，通過提供對具有特定標記的對象的訪問來簡化安全權限，并啟用過濾以便于分析。

數據湖與數據倉庫

數據倉庫經過優化，可以 分析來自事務系統和業務線應用程序的關系數據。此數據具有預定義的結構和架構，允許更快的 SQL 查詢。這些數據經過清理、豐富和轉換為用戶的單一事實來源。

數據湖存儲來自業務線應用程序的關系數據和來自應用程序、社交媒體和物聯網設備的非關系數據。與數據倉庫不同，沒有定義的模式。數據湖是可以存儲所有數據的地方，以防將來出現問題。