一、什么是数据湖？
ODS（operational data store, staging area）存储来自各业务系统（生产系统）的原始数据，即为数据湖。
CDM(common dimension model)为经过整合、清洗的数据。其中的DWS汇总层，为面向主题的数据仓库（狭义），用于BI报表出数。
简单来说，数据湖的定义就是原始数据保存区。虽然这个概念国内谈的少，但绝大部分互联网公司都已经有了。国内一般把整个HDFS叫做数仓（广义），即存放所有数据的地方。
二、数据湖与数仓有什么区别？为什么要做数据湖？
数据湖和数仓，就是原始数据和数仓模型的区别。因为数仓（狭义）中的表，主要是事实表-维度表，主要用于BI、出报表，和原始数据是不一样的。
为什么要做数据湖呢？
真正的原因在于，data science和machine learning进入主流了，需要用原始数据做分析，而数仓的维度模型则通常用于聚合；另一方面，机器学习用到的数据，也不止于结构化数据。用户的评论、图像这些非结构化数据，也都可以应用到机器学习中。
但数据湖背后其实还有更大的区别
- 传统数仓的工作方式是集中式的：业务人员给需求到数据团队，数据团队根据要求加工、开发成维度表，供业务团队通过BI报表工具查询
- 数据湖是开放、自助式的（self-service）：开放数据给所有人使用，数据团队更多是提供工具、环境供各业务团队使用（不过集中式的维度表建设还是需要的），业务团队进行开发、分析。
也就是组织架构和分工的差别 —— 传统企业的数据团队可能被当做IT，整天要求提数，而在新型的互联网/科技团队，数据团队负责提供简单易用的工具，业务部门直接进行数据的使用；人人具备数据分析能力。
因此，数据湖最大的意义，在于帮团队做组织架构调整，鼓励所有人了解、分析数据，降低出数类等"IT"型工作。当然，对传统企业而言，也是引入机器学习、用户画像的必须基础设施。
三、挑战
从传统集中式的数仓转为开放式的数据湖，并不简单，会碰到许多问题
- 数据发现：如何帮助用户发现数据、了解有哪些数据？
- 数据安全：如果管理数据的权限和安全？因为一些数据是敏感的、或者不应直接开放给所有人的（比如电话号码、地址等）
- 数据管理：多个团队使用数据，如何共享数据成果（比如画像、特征、指标），避免重复开发
这也是目前各大互联网公司都在改进的方向。
比如，对于数据发现，目前的解决方案就是Data catalog, 典型的比如IBM Watson catalog （算是对传统元数据管理的改进）。 对于机器学习方面的数据管理，可以看Airbnb的机器学习平台Bighead中的实践。
后记：
参考原文：https://book.douban.com/review/10072449/
数据湖对我最大的意义，是让我明白了为什么我get不到数仓的点。因为我偏机器学习、偏业务线，更倾向于拿原始数据分析，而不是用加工好的数据看指标。