大數據領域，傳統的數倉技術顯然已經無法滿足時代的發展需求。
隨着我國數字化社會的加速構建，“以數據爲基礎，以業務爲核心，依託生產、流通、交易等場景化載體，綜合應用人工智能等新一代信息技術，全面提升企業的智能化運營水平和數字化創新能力，並全面、實時提升用戶體驗”的新一輪數智化轉型即將到來。
一線大廠和諸多企業紛紛部署自家的數據湖技術體系，落地數智化轉型發展，切實提質增效
。
數據湖並不是一個新概念，它最早是由Pentaho的創始人兼CTO—James Dixon在2010年10月紐約Hadoop World大會上提出來的。
它一經問世，便受到了廣泛關注，尤其是深受一些雲技術頭部企業的青睞：
AWS、阿里、華爲、谷歌、騰訊
等紛紛推出基於雲技術的數據湖服務產品。
根據Aberdeen的一項調查顯示，實施數據湖技術的組織比同類公司在有機收入增長方面
高出9%
，數據分析的商業價值充分彰顯。
那麼，數據湖究竟是啥？憑啥能夠成爲大數據變革的下一個風口？
數據湖技術本質上是實現全量數據單一存儲的高級架構，可以存儲任意規模、任意類型、需求各種速度的數據，包括結構化（傳統數倉承載的數據）和非結構化數據（音視頻、圖片、文本等），通常存儲原始格式的對象塊或者文件。無需任何預處理，消除數據採集和存儲的複雜性，加速應用數據。
數據湖支持多種數據處理技術，可以運行從控制面板、可視化、大數據處理、實時分析到機器學習等不同類型的分析。基於讀取型Schema的特點，數據湖在分析的時候臨時建立Schema和表，用SQL數據分析，既覆蓋傳統數倉可以提供的BI分析和各種報表，還能夠滿足企業多方業務部門自主提取非結構化數據進行靈活分析的多元需求，大大提升了敏捷性和精準度。同時還能與數倉、數據庫無縫集成，擴展現有數據應用，幫助企業大數據中臺實現優化升級。
數據湖技術打破了“數據孤島”，允許企業中的多種職能角色（如
數據科學家、數據開發人員和業務分析師
等）通過各自選擇的分析工具和框架（包括Apache Hadoop、Presto和Apache Spark等開源框架和數倉以及各種BI產品）來訪問數據，而無需將數據移至單獨的分析系統，節省定義數據結構、Schema和轉換的時間。不僅能夠實現跨領域、跨平臺、跨媒介的數據分析，還可以提供更全面和更精準的數據分析結果，靈活高效支撐決策制定，真正實現降本增效。
從建設成本方面來看，基於雲平臺，可以實現一鍵建湖，數據湖的大小隨需而定，容量規模可以依據企業的需求隨時調試，完全省去了前期購買硬件基礎設施成本，同時大大節省了人力成本和時間成本。
同時，數據湖能夠支持機器學習分析，具有提供極高的帶寬、多協議互通、數據共享的能力，可以極大地加速數據挖掘、深度學習等過程，可以滿足人工智能發展的數據分析需求。在應對未來發展方面，能夠進行數據預測，助力企業更好地識別和抓住業務增長的機遇，實現數字創新，不斷優化產品服務，提升客戶體驗，切實落地數智化轉型。
具體到落地執行，企業的數據湖究竟該怎麼建？有哪些數據湖技術框架可用？如何助力企業大數據中臺升級？數據湖分析系統與現有技術怎樣才能實現更好的融合？
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滿足業務需求是技術革新的原動力，技術的變革同時也爲業務的升級發展提供基礎支撐。
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混合雲體系算力平臺的全球化部署、全局全域數據的實時可析可視和全鏈全業務的智能輔助決策將成爲衆多企業進行新一輪數智化轉型的引領範式和參考路徑。
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本文分享自微信公衆號 - 大數據技術與架構（import_bigdata）。
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