数据湖：适合您业务的下一代数据管理解决方案

数据湖是下一代数据管理解决方案，可以帮助业务用户应对大数据挑战并推动实时分析的新水平。 他们高度可扩展的环境支持极其大量的数据。

数据湖中存储的数据可以是任何东西，从半结构化数据（例如分层 Web 内容）到完全非结构化数据（例如文本文档或图像）。 这种灵活性意味着企业可以上传从原始数据到完全汇总的分析结果的任何内容。

需要考虑的重要一点是，数据湖提供了一个单一平台来保存和访问有价值的企业数据。

虽然您可能对下一代数据管理解决方案的内容有一个简要的了解，但在我们的下一部分中，让我们详细讨论什么是数据湖，它与数据仓库有何不同，以及它将如何影响您业务的未来。

什么是数据湖？

数据湖是一个中央存储库，以原始、精细的格式保存来自不同来源的大量数据。 它可以存储结构化、非结构化或半结构化数据，这意味着数据可以以更灵活的格式保存以备将来使用。

Pentaho 的首席技术官 James Dixon 创造了“数据湖”一词，它指的是数据湖中数据的特殊性质，而不是存储在传统数据仓库系统中的干净和处理过的数据。

数据湖，尤其是云中的数据湖，易于扩展、成本低，并且经常与应用机器学习分析一起使用。 它们允许用户以自己的方式访问和探索数据，而无需将数据移动到另一个系统中。

了解了什么是数据湖之后，我们来做一个数据湖和数据仓库的对比分析。

数据湖与数据仓库

数据湖和数据仓库都是大数据的存储库。 数据仓库通常存储结构化数据，而数据湖存储结构化和非结构化数据。 以下是两者之间的一些基本区别，使它们适用于不同的场景。

复杂与简单的用户可访问性：数据湖技术通常需要对各种数据有透彻了解的专家，因为它在存储之前没有以简化的形式组织。

另一方面，由于其定义明确的模式，技术和非技术用户都可以轻松访问数据仓库。 即使是刚开始从事数据仓库工作的成员也可以快速学习它。

灵活性与刚性：数据湖平台可以快速适应变化。 此外，随着存储需求的增加，更容易扩展数据湖集群上的服务器。 但是，对于数据仓库，当未来需求发生变化时，需要大量资源来对其进行修改。

Schema-on-read vs schema-on-write：数据湖技术没有预定义的模式来以原生形式存储数据。 在数据湖中，大部分数据准备都是在实际使用数据时进行的。

另一方面，在数据仓库中，模式是在存储之前定义和结构化的。 此外，大多数数据准备通常发生在处理之前。

为什么您的企业需要数据湖？

如上所述，数据湖平台的工作原理称为读取模式。 这意味着没有预定义的模式需要在存储之前将数据放入其中。 在处理过程中读取数据时，会根据需要对其进行解析并适应模式。 这样可以节省大量时间，否则这些时间会花费在定义模式上。 这也使数据能够以任何格式存储。

此外，数据湖具有高度持久性和低成本，因为它们能够扩展和利用对象存储。 它们还允许数据科学家和分析专家更快、更准确地访问、准备和分析数据。

如果仍然不相信为什么数据湖对您的业务很重要，请考虑下面提到的一些好处。

改善客户互动：数据湖技术可以将来自 CRM 平台的客户数据与社交媒体分析相结合，使企业能够了解客户流失的原因、最有利可图的客户群，以及可以提高忠诚度的促销或奖励。

不再有数据孤岛：通常，大多数组织中的数据以不同的方式存储在不同的位置，没有集中的访问管理。 访问这些数据并对其进行准确分析非常具有挑战性。

数据湖打破了这些数据孤岛，并提供对所需数据的无缝访问，以实现更快的创新和有意义的洞察。 集中式数据湖消除了数据重复和多重安全策略。

AL/ML 的坚实基础：通过数据湖形式的集中存储库，可以组合多个数据集来训练和部署机器学习模型，以执行预测分析和数据模式的使用。

数据湖中的数据以开放格式存储； 因此，它使各种基于 ML/AI 的分析服务更容易处理这些数据以产生有意义的见解。

数据湖可以以低延迟处理所有类型的数据，包括半结构化和非结构化数据，例如对现代机器学习和基于 AI 的用例至关重要的视频、音频和文档。

质量数据：由于数据湖的处理能力和使用的工具，各个部门都可以访问质量数据。 这是因为数据湖利用大量数据和深度学习算法来进行实时决策分析。

多功能性和可扩展性：与传统数据仓库不同，数据湖提供相对便宜的可扩展性。 数据湖利用可扩展性工具 Hadoop，它利用 HDFS 存储来处理越来越多的数据。 它也是通用的，因为它可用于存储来自不同来源的结构化和非结构化数据。

[另请阅读：商业数据科学和分析的完整指南]

有哪些不同类型的数据湖？

数据湖可以驻留在云端、本地以及跨多个云超大规模器（例如 Google Cloud 或 Amazon Web Services）。

到目前为止，云数据湖是最流行的数据湖类型，它提供所有常见的数据湖功能，但在完全托管的云服务中。

让我们深入研究可用于您的数据管理系统的每种类型的数据湖：

1. 本地数据湖：包括其所有硬件、软件和流程的本地数据湖由内部 IT 工程资源管理。 这种方法具有更高的资本支出，需要更多的承诺。

2. 云数据湖：在云数据湖中，本地基础设施是外包的。 云数据湖是云托管的集中式存储库，可让您存储任意规模的非结构化数据和结构化数据。 这种方法需要更高的运营支出承诺，但企业可以更轻松地扩展，并获得成本效益等其他好处。

3. 混合数据湖：一些公司选择同时维护本地和云数据湖。 这种情况通常出现在从内部部署到云端的迁移场景中。

4. 多云数据湖：在多云数据湖中，两个或多个云产品组合在一起。 例如，企业可能同时使用 Azure 和 AWS 来管理和维护云数据湖。 这需要更多的专业知识来确保这些不同的平台相互通信。

数据湖架构

无论数据湖中存在多少数据，如果您缺乏有效利用它的方法，它都将毫无用处。 因此，实施适当的数据湖架构对于组织从其数据中获得最佳结果非常重要。

数据湖架构通常由以下几层组成：

摄取层：该层将原始数据摄取到数据湖中。 数据可以实时或批量提取，并以逻辑文件夹结构进行组织。 摄取层可以容纳来自不同外部来源的数据，例如物联网设备、可穿戴设备和社交网络。

蒸馏层：该层将摄取层存储的数据转换为结构化数据，以供进一步分析。 原始数据被转换为结构化数据集，然后存储为表格或文件。 在这个阶段对数据进行非规范化、清洗和派生，然后在格式、编码和数据类型方面进行统一。

处理层：该层在结构化数据上运行用户查询和高级分析工具。 流程可以作为批处理、实时或交互方式运行。 业务逻辑应用在这一层，数据由分析应用程序使用。 该层也称为受信任层或生产就绪层。

洞察层：洞察层是数据湖的查询接口或输出接口。 它使用 SQL 或 noSQL 查询来请求和输出报告或仪表板中的数据。

统一操作层：该层负责使用工作流管理、审计和熟练度管理对系统进行监控和管理。

数据湖——用例

由于数据湖模型为分析和人工智能奠定了基础，各行各业的企业都在使用它们来增加收入、节省资金和降低风险。

医疗保健：数据湖已在医疗保健行业使用多年。 由于医疗保健领域需要实时洞察力和大量非结构化数据，数据湖的使用允许访问非结构化和结构化数据，这更适合医疗保健公司。

交通：数据湖是一个很好的洞察力来源，因为它们能够做出预测。 当我们谈论运输部门时，预测可以帮助组织降低成本并改善预测性维护。

网络安全：网络安全一直是每个组织都试图尽量减少或消除的重大挑战。 任何智能手机、笔记本电脑或计算设备都容易受到内部和外部威胁的影响。 诈骗电子邮件和病毒变得越来越难以识别。

为了防止此类安全漏洞，组织需要制定主动、灾难恢复和业务连续性计划。 数据湖为存放企业宝贵的数字资产提供了避​​风港。

[另请阅读：物联网时代如何确保网络安全]

营销：在营销方面，数据湖有助于收集任何重要信息，从人口统计信息到来自不同来源的客户和潜在客户的偏好，以协助进行超个性化的营销活动。

数据湖还允许营销人员实时监控和分析数据。 这有助于他们及时获得信息，从而做出明智的战略决策并开展细分活动。

媒体和娱乐：提供音乐流媒体、广播和播客服务的公司可以通过改进其推荐系统来增加收入，因此用户可以更多地消费他们的服务，公司能够销售更多的广告。

使用 Appinventiv 将您的数据湖带上天空

数据湖是多用途、敏捷的，并且包含用于通常未确定的用例的非结构化数据。 它们支持重要的企业需求，例如加速分析处理、简化数据访问、管理数据集以及提供跨所有来源的统一数据目录。

所有这些都是在避免传统数据仓库的成本和复杂性的同时完成的。 数据湖还使组织能够将数据留在已经管理的地方，从而为所有数据消费者提供快速访问，无论他们使用什么工具。

在 Appinventiv，我们的专家提供企业级数据湖解决方案，帮助您用一个敏捷、可扩展的平台取代数据孤岛，该平台可以收集、存储和管理整个企业的原始数据，为分析做好准备。

有关什么是数据湖或数据分析服务的任何其他问题，请联系我们的专业人员，他们将指导您完成整个过程并为您提供一流的数据湖和数据管理解决方案。 和我们谈谈！