企业数智化转型：淡化数仓，全面落地数据湖

在数智化的社会大浪潮下，创新似乎成了极受追捧的新动力，不管是业务驱动还是技术驱动的企业，推陈出新、求新求变求发展的种种探索也在愈演愈烈。

尤其是技术领域，数据仓库的时代会不会落幕？数据湖会否完全碾压数仓成为新时代的王者？

很多技术人往往处于观望的态度，针对数据分析板块，冷静、理性、客观地进行自我审视：

我进行数据分析的目的是开放性的发现还是结构化的信息呈现？我是否需要增维查询角度，以便给用户提供多元视角？我的BI工具是针对少数人还是面向大众？我查询的是数十亿行数据还是一些CSV文件？······

但时代的齿轮从不会因为迟疑和犹豫而停止转动，向前or倒退，总有一个维度进行，而能力的成长大小和职场进阶与否，选择权一直都在你的手里。

作为大数据变革的下一个风口，数据湖已然受到了不少头部大厂的青睐：NEIFLIX、阿里、腾讯、字节跳动、苹果、顺丰、AWS、快手、多点等多家企业争相部署使用数据湖技术。

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触手可及的新未来：数据湖

传统数仓何时退出历史舞台尚不可知，但已然无法满足信息化进程的发展需求：

只能采集和存储结构化数据，数据业务范围有限传统离线数数仓往往牵一发而动全身，数据调整工程量大实时数仓存储空间小，无法采集和存储海量实时数据回溯效率低，实时数据、离线数据计算接口难以统一

数据湖技术既能够基于业务需求可大可小定制内存空间，又能实现敏捷的采集和存储，开源软件的“快照”技术更是能够实现秒级回溯，完美解决了传统数仓的各大痛点。

那么，究竟什么是数据湖？它凭什么成为时代前行的新动力？

数据湖是帮助企业实现全量数据单一存储的集中式存储库。

无需任何预处理，数据局就可以存储任意任意规模、任意类型、需求各种速度的数据，包括结构化、半结构化和音视频、图片、文本等非结构化数据。既终结了数据孤岛的时代，也让“集中式存储和集中式管理”落地成真。

不同于传统数仓只能存储经过ETL的结构化数据，数据湖通常存储的是原始格式的对象块、文件，保证了数据的“原汁原味”，对企业更加全面的抓取、分析和应用数据，创造更大的数据价值提供重要的基础支撑。

在数据分析层面，数据湖理念支持各种分析方式，可以行从控制面板、可视化、大数据处理、实时分析到机器学习等不同类型的分析。

区别于传统数仓建表的写时模式，数据湖采用读时模式，能够根据业务需求灵活建表，大大提升了敏捷性和精准度。

数据湖允许多种职能角色——数据科学家、数据开发人员和业务分析师等通过各自选择的分析工具和框架来访问数据，而无须移动数据，大大节省了定义数据结构、Schema和转换的时间。这不仅让跨领域、跨平台、跨媒介的数据分析简单实现，“时空旅行”的回溯秒回功能加持数据湖能够更敏捷地提供全量和全生命周期的数据分析结果和数据预测分析服务，灵活高效支撑企业各种决策的制定，真正助力企业实现降本增效，落地实现数智化转型发展。

根据Aberdeen的一项调查显示，实施数据湖技术的组织比同类公司在有机收入增长方面高出9%，数据分析的商业价值充分彰显。

数据湖究竟是怎样的一种先进理念？具体到落地执行，企业的数据湖究竟该如何建设？有哪些数据湖技术框架可用？怎样助力大数据中台升级？数据湖与现有技术怎样才能实现更好的融合？

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