【51CTO.com原創(chuàng)稿件】數(shù)據(jù)，無(wú)疑是企業(yè)最有價(jià)值的資產(chǎn)。數(shù)據(jù)的價(jià)值在于從數(shù)據(jù)本身提出真正有用的信息，將信息變成知識(shí)，從而指導(dǎo)我們行動(dòng)。從數(shù)據(jù)到洞察，從而幫助企業(yè)進(jìn)行業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)，創(chuàng)造更大的價(jià)值。

我們經(jīng)歷過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖等不同概念時(shí)期，應(yīng)對(duì)了不同種類(lèi)、量級(jí)、形式的數(shù)據(jù)。隨著人工智能的快速發(fā)展，以及產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的轉(zhuǎn)型，處理數(shù)據(jù)的技術(shù)也在升級(jí)，再加上云計(jì)算的計(jì)算能力，企業(yè)可以快速獲取洞察，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)創(chuàng)新。

數(shù)據(jù)復(fù)雜性增加

過(guò)去，數(shù)據(jù)只有像數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師才會(huì)使用，而如今，企業(yè)中的每個(gè)人都可以是數(shù)據(jù)的使用者，可以是企業(yè)的管理人員，也可以是營(yíng)銷(xiāo)、財(cái)務(wù)、業(yè)務(wù)人員，還可以是產(chǎn)品經(jīng)理、開(kāi)發(fā)者、運(yùn)營(yíng)人員等。而數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場(chǎng)景也關(guān)聯(lián)到社會(huì)的方方面面，例如市場(chǎng)客戶服務(wù)方面，消費(fèi)者的細(xì)分、客戶的忠誠(chéng)度、客戶的流失度等，金融的風(fēng)險(xiǎn)管控和評(píng)估，市場(chǎng)促銷(xiāo)活動(dòng)和需求分析，醫(yī)療領(lǐng)域的疾病傳播、藥物發(fā)現(xiàn)等，都會(huì)涉及到數(shù)據(jù)分析。

然而，隨著社交網(wǎng)絡(luò)的興起，電商外賣(mài)、娛樂(lè)視頻、社交媒體、交友戀愛(ài)等各種新型互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的普及，致使數(shù)據(jù)的復(fù)雜性也在增加。而企業(yè)的數(shù)據(jù)分析也要求更加具有即時(shí)性以及預(yù)測(cè)性，從而為業(yè)務(wù)決策帶來(lái)指導(dǎo)意義。

過(guò)去數(shù)據(jù)都是從業(yè)務(wù)系統(tǒng)中獲取，如今，移動(dòng)設(shè)備、可穿戴設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等不同設(shè)備的互聯(lián)，數(shù)據(jù)的獲取端也變得更加豐富。而用戶數(shù)量和業(yè)務(wù)請(qǐng)求量的增長(zhǎng)，也導(dǎo)致了數(shù)據(jù)以指數(shù)級(jí)速度在增長(zhǎng)。數(shù)據(jù)的獲取來(lái)源多樣、數(shù)據(jù)量增加、數(shù)據(jù)格式多元，也給數(shù)據(jù)本身的縮放性、經(jīng)濟(jì)性帶來(lái)了挑戰(zhàn)，企業(yè)需要速及時(shí)地將數(shù)據(jù)展示出來(lái)，并從中進(jìn)行分析獲取價(jià)值。

數(shù)據(jù)湖的出現(xiàn)

對(duì)于數(shù)據(jù)的處理，最傳統(tǒng)的方法就是通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)管理，尤其是交易型數(shù)據(jù)庫(kù)。過(guò)去，企業(yè)的數(shù)據(jù)都來(lái)源于像ERP、CRM等各種業(yè)務(wù)系統(tǒng)，都是存放在數(shù)據(jù)庫(kù)中。后來(lái)，各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)應(yīng)用都會(huì)產(chǎn)生并存儲(chǔ)大量的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)并不能被其他系統(tǒng)應(yīng)用所使用，這就產(chǎn)生了數(shù)據(jù)孤島。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)運(yùn)而生。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是在數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)之上，將系統(tǒng)應(yīng)用產(chǎn)生的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)一定的分類(lèi)、提煉、整理后，全部存儲(chǔ)在集中式的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，各個(gè)部門(mén)根據(jù)自己的需要導(dǎo)出相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行使用分析。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)只能存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且需要提前定義好，面對(duì)如今大量的非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以及數(shù)據(jù)分析的時(shí)效性的高要求，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)就顯得“力不從心”。數(shù)據(jù)湖就此誕生。

數(shù)據(jù)湖的概念有很多，AWS首席云計(jì)算企業(yè)戰(zhàn)略顧問(wèn)張俠博士則認(rèn)為，數(shù)據(jù)湖就是一個(gè)中心數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的容器，可以處理結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化等各種各樣的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量級(jí)可以快速縮放，并且進(jìn)行查詢和分析。

張俠舉例說(shuō)道，過(guò)去數(shù)據(jù)匯總后像一條小河，河里的水量是可以預(yù)知的，然后設(shè)計(jì)一個(gè)河道，水來(lái)后有閘門(mén)可以進(jìn)行處理。但是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，視頻以及移動(dòng)終端的信息蜂擁而至，我們很難掌握數(shù)據(jù)的性質(zhì)，水量大并且來(lái)勢(shì)洶涌，需要耗費(fèi)大量時(shí)間進(jìn)行處理。于是就需要先將數(shù)據(jù)存放在湖里，然后通過(guò)工具進(jìn)行查詢分析。

數(shù)據(jù)湖的兼容與靈活

也許有人會(huì)認(rèn)為，數(shù)據(jù)湖本質(zhì)上沒(méi)有技術(shù)創(chuàng)新，只是一個(gè)概念的拼湊，然而，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型變革中，數(shù)據(jù)湖真正可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)技術(shù)轉(zhuǎn)型，應(yīng)對(duì)快速發(fā)展下的數(shù)據(jù)需求。

數(shù)據(jù)湖可以存儲(chǔ)海量、多源的數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)系統(tǒng)、智能設(shè)備等產(chǎn)生的數(shù)據(jù)都可以以原始的自然數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，同時(shí)支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。此外，結(jié)合云計(jì)算能力，數(shù)據(jù)湖可以快速地縮放存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)，并且通過(guò)建目錄和數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)移、抽取等工作，將數(shù)據(jù)歸類(lèi)，然后快速地進(jìn)行各種各樣的分析。

但是，值得注意的是，數(shù)據(jù)湖存儲(chǔ)的是原始的自然數(shù)據(jù)，自然有些是無(wú)用數(shù)據(jù)，并且還占用存儲(chǔ)空間，那么，如何處理無(wú)用數(shù)據(jù)以及縮小存儲(chǔ)成本呢？張俠告訴51CTO，如果數(shù)據(jù)進(jìn)來(lái)的都是垃圾，很可能后續(xù)的存儲(chǔ)和分析也都是垃圾，因此企業(yè)要盡可能地對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的管控、設(shè)計(jì)、把握，從而提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，同時(shí)也可以減少原始數(shù)據(jù)量。此外，企業(yè)還可以將冷、熱數(shù)據(jù)分級(jí)處理，通過(guò)生命周期管理功能根據(jù)數(shù)據(jù)的量級(jí)和特點(diǎn)性質(zhì)進(jìn)行存儲(chǔ)和處理，從而減少數(shù)據(jù)成本。

張俠指出，由于數(shù)據(jù)湖對(duì)所有數(shù)據(jù)都可以兼容，并且保持了靈活性，因此特別適用于數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)研究人員進(jìn)行探索性、預(yù)測(cè)性、研究性的數(shù)據(jù)查詢和分析。

AWS的“數(shù)據(jù)家族”

一般，數(shù)據(jù)湖的搭建分為幾步：首先先將數(shù)據(jù)設(shè)置好并存儲(chǔ)，然后將數(shù)據(jù)移動(dòng)加載到不同的地方，清理數(shù)據(jù)后編寫(xiě)數(shù)據(jù)目錄，配置數(shù)據(jù)安全性與合規(guī)性策略并進(jìn)行存儲(chǔ)管理，在需要分析的時(shí)候通過(guò)工具調(diào)取數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。為了簡(jiǎn)化搭建步驟，AWS提供了AWS Lake Formation，將建立數(shù)據(jù)湖的方法自動(dòng)化，幫助企業(yè)在數(shù)天內(nèi)完成數(shù)據(jù)的建設(shè)工作。張俠透露，AWS Lake Formation會(huì)在今年在中國(guó)推出。

除了搭建數(shù)據(jù)湖以外，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)也很重要。在AWS數(shù)據(jù)湖層面，包括了Amazon S3和AWS Glue。Amazon S3可以存儲(chǔ)任何二進(jìn)位為基礎(chǔ)的任何信息，包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且具有11個(gè)9的數(shù)據(jù)持久性，云端三個(gè)可用區(qū)存儲(chǔ)六份，互為備份。在Amazon S3后端是冷存儲(chǔ)Amazon Glacier，如果數(shù)據(jù)不常用，可以存儲(chǔ)在Amazon Glacier，降低存儲(chǔ)費(fèi)用。AWS Glue包括兩大功能，全托管的數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換和加載 (ETL) 服務(wù)以及元數(shù)據(jù)目錄，用戶可以更加容易準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，加載數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)湖，并且用于數(shù)據(jù)分析。AWS Glue服務(wù)已經(jīng)在AWS中國(guó)（寧夏）區(qū)域正式上線。

除了數(shù)據(jù)湖相關(guān)的產(chǎn)品，AWS還在數(shù)據(jù)層面提供了更多的功能，包括底層數(shù)據(jù)的遷移和移動(dòng)工具，存儲(chǔ)不同類(lèi)型數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層，上層有各種分析工具以及機(jī)器學(xué)習(xí)功能。

最底層是數(shù)據(jù)遷移和移動(dòng)工具，AWS提供 AWS Database Migration Service數(shù)據(jù)庫(kù)遷移服務(wù)、AWS Snowball（雪球）可以將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在專用硬盤(pán)的裝置中快遞到AWS、AWS Storage Gateway通過(guò)數(shù)據(jù)門(mén)戶網(wǎng)關(guān)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，AWS Backup數(shù)據(jù)備份服務(wù)。

數(shù)據(jù)移動(dòng)的上一層是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層，通過(guò)各種數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)存儲(chǔ)各種不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)，包括Amazon DynamoDB存儲(chǔ)鍵值和文檔，Amazon RDS托管型關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，Amazon Aurora云原生數(shù)據(jù)庫(kù)，Amazon ElasticCach內(nèi)存式數(shù)據(jù)庫(kù)，Amazon Neptune圖形數(shù)據(jù)庫(kù)。

在數(shù)據(jù)湖層之上是分析層，AWS提供了Amazon Redshift數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，Amazon EMR大數(shù)據(jù)分析，AWS Glue無(wú)服務(wù)器處理，Amazon Athena交互式分析，Amazon Elasticsearch運(yùn)維分析，Amazon Kinesis實(shí)時(shí)分析。

最上層是機(jī)器學(xué)習(xí)，包括Amazon QuickSight圖形可視化，Amazon Polly文字轉(zhuǎn)語(yǔ)音功能，Amazon Transcribe語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字功能，Amazon SageMaker機(jī)器學(xué)習(xí)工具，幫助用戶將數(shù)據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行展現(xiàn)。

AWS期望提供全面、安全、經(jīng)濟(jì)高效、易于構(gòu)建、應(yīng)用廣泛的數(shù)據(jù)相關(guān)的工具和服務(wù)，幫助企業(yè)應(yīng)對(duì)各種數(shù)據(jù)的需求，快速將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成洞察，從而加速業(yè)務(wù)創(chuàng)新。而亞馬遜也是AWS的用戶。亞馬遜曾是Oracle全球數(shù)據(jù)庫(kù)最大的用戶，使用了7500個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)量達(dá)到75PB，然而由于擴(kuò)展困難且昂貴，亞馬遜在去年11月完成了從Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)遷移至AWS上相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)庫(kù)成本費(fèi)用減少了60%，數(shù)據(jù)庫(kù)的管理費(fèi)用減少了70%。此外，亞馬遜在內(nèi)部建立了數(shù)據(jù)湖名叫Galaxy（銀河），整合亞馬遜所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，加快了從數(shù)據(jù)匯總挖掘有用信息的速度同時(shí)減少成本。

結(jié)語(yǔ)

數(shù)據(jù)湖的概念從2011年首次提出，如今已經(jīng)走過(guò)九年，如今人工智能的興起也成為了數(shù)據(jù)湖快速發(fā)展的最大驅(qū)動(dòng)力。張俠認(rèn)為，在數(shù)據(jù)湖時(shí)代，大數(shù)據(jù)會(huì)變得更加實(shí)時(shí)、更加面向未來(lái)，人工智能成為了關(guān)鍵性的因素。人工智能有能力處理大量數(shù)據(jù)，使得海量數(shù)據(jù)的價(jià)值有所提高。隨著時(shí)間的推移，數(shù)據(jù)分析和人工智能的很大部分都會(huì)密切結(jié)合。

雖然，數(shù)據(jù)湖在中國(guó)的發(fā)展還處于早期階段，但隨著下一代互聯(lián)網(wǎng)、5G、邊緣計(jì)算等技術(shù)的發(fā)展，與之相對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析的道路也會(huì)加速。

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