数仓技术应对关系型结构化数据游刃有余，但对于多元异构数据，却爱莫能助。最近行业大佬都在聊怎么部署数据湖，这波操作未来走向如何？
数据湖技术能够实现全量数据的单一存储，通常存储原始格式的对象块或者文件。
不管是传统数仓承载的结构化数据还是半结构化数据、非结构化数据、二进制数据等任意类型的数据，数据湖都可以轻松实现采集、存储和分析。
更为人性化的是，数据湖可根据企业的业务需求提供可大可小的弹性扩充，数据可在治理规则下自由流动，采用统一的存储引擎，支持多模式计算引擎，可以运行从控制面板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习等不同类型的分析，深度挖掘数据价值进行预测分析，并保证了数据一致性、可治理和安全性的实现。
同时，数据湖无需任何预处理即可对数据进行采集、存储和分析，还能消除数据采集和存储的复杂性，加速应用数据，赋能广大研发者、数据科学家、分析师实现对跨平台、跨语言、跨领域的所有数据进行高效分析和处理，并且可与企业业务数据库和数据仓库无缝集成，扩展现有数据应用，进一步助力企业大数据中台实现优化升级。
作为大数据的变革新生力量，数据湖技术一经问世，便深受大厂青睐：
AWS、阿里云、华为、谷歌、腾讯
等纷纷推出自己的数据湖解决方案和相关产品，并已在广告数据分析、游戏行业等领域落地实行，效果显著：
企业无需先期购买服务器、存储等硬件设备，也无需一次性购买大量的云服务，完全契合了业务潮汐带来了资源波动，满足弹性分析需求，极大地降低了运维成本使用成本，大大提高了资金利用率。
能够实现与企业现有技术的深度融合，支持数据多元集成和迁移，大幅带动提升了企业原有分析和治理系统的性能优化。由此，众多规模企业纷纷摩拳擦掌想要打造一套自己的数据湖技术体系。
具体到落地执行，企业的数据湖究竟该怎么建？有哪些数据湖技术框架可用？如何助力企业大数据中台升级？数据湖分析系统与现有技术怎样才能实现更好的融合？
为了帮助广大研发工程师、架构师提质增效，把握未来发展方向，提升职场的核心竞争力，最大化地发挥数据湖技术的实用价值，由前58技术委员主席孙玄联手快狗打车CTO沈剑老师，结合10多年一线大厂经验，打造的
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满足业务需求是技术革新的原动力，技术的变革同时也为业务的升级发展提供基础支撑。
7月初，国家从构建中国现代产业体系、制造业体系和算力支撑体系角度进行了未来十多年的全面部署，新一轮的数智化转型将“以数据为基础，以业务为核心，依托生产、流通、交易等场景化载体，综合应用人工智能等新一代信息技术，全面提升企业的智能化运营水平和数字化创新能力，并全面、实时提升用户体验”。
混合云体系算力平台的全球化部署、全局全域数据的实时可析可视和全链全业务的智能辅助决策将成为众多企业进行新一轮数智化转型的引领范式和参考路径。
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