大資料轉型方案：首推資料湖！

數倉技術應對關係型結構化資料遊刃有餘，但對於多元異構資料，卻愛莫能助。最近行業大佬都在聊怎麼部署資料湖，這波操作未來走向如何?

資料湖技術能夠實現全量資料的單一儲存，通常儲存原始格式的物件塊或者檔案。

不管是傳統數倉承載的結構化資料還是半結構化資料、非結構化資料、二進位制資料等任意型別的資料，資料湖都可以輕鬆實現採集、儲存和分析。

更為人性化的是，資料湖可根據企業的業務需求提供可大可小的彈性擴充，資料可在治理規則下自由流動，採用統一的儲存引擎，支援多模式計算引擎，可以執行從控制皮膚和視覺化到大資料處理、實時分析和機器學習等不同型別的分析，深度挖掘資料價值進行預測分析，並保證了資料一致性、可治理和安全性的實現。

同時，資料湖無需任何預處理即可對資料進行採集、儲存和分析，還能消除資料採集和儲存的複雜性，加速應用資料，賦能廣大研發者、資料科學家、分析師實現對跨平臺、跨語言、跨領域的所有資料進行高效分析和處理，並且可與企業業務資料庫和資料倉儲無縫整合，擴充套件現有資料應用，進一步助力企業大資料中臺實現最佳化升級。

作為大資料的變革新生力量，資料湖技術一經問世，便深受大廠青睞：AWS、阿里雲、華為、谷歌、騰訊等紛紛推出自己的資料湖解決方案和相關產品，並已在廣告資料分析、遊戲行業等領域落地實行，效果顯著：

企業無需先期購買伺服器、儲存等硬體裝置，也無需一次性購買大量的雲服務，完全契合了業務潮汐帶來了資源波動，滿足彈性分析需求，極大地降低了運維成本使用成本，大大提高了資金利用率。

能夠實現與企業現有技術的深度融合，支援資料多元整合和遷移，大幅帶動提升了企業原有分析和治理系統的效能最佳化。由此，眾多規模企業紛紛摩拳擦掌想要打造一套自己的資料湖技術體系。