數據作為一項重要資產，已經成為企業的共識，為了更好地存儲數據、挖掘數據，企業需要：

• 一個超級大的存儲庫，對數據進行長期的原樣的存儲;
• 能夠對這些數據高效地管理與集中治理;
• 需要強大的計算能力滿足數據處理需求。

假設有這樣一種解決方案：在一種技術的支持下，企業在快速實現企業中各類的數據集成的同時，也能輕松獲取企業外部數據，打通產業鏈上下游數據，實現生態化數據整合，實現全貌數據分析。同時，數據存儲量大，支持批量歷史數據和實時流數據的處理，能夠實現數據的快速查詢和高級分析。

這樣的解決方案，你是否會心動?

其實，這個方案，通過數據湖就能實現。

一、什么是數據湖?

數據湖概念的提出，最早是在2010年，由Pentaho的創始人兼CTO詹姆斯·狄克遜(James Dixon)在紐約Hadoop World大會上提出的，就在當時，發布了如今被大數據界廣泛使用的開源框架Hadoop的第一個版本。

近兩年，隨著大數據、云計算等技術的發展與成熟，數據湖再次被人們提起，人們對原始數據的分析、非結構化數據的分析的應用也越來越多，數據湖開始走向企業的實際應用中。

維基百科對數據湖的定義：數據湖是一個以原始格式(通常是對象塊或文件)存儲數據的系統或存儲庫。數據湖通常是所有企業數據的單一存儲，用于報告、可視化、高級分析和機器學習等任務。數據湖可以包括來自關系數據庫的結構化數據(行和列)、半結構化數據(CSV、日志、XML、JSON)、非結構化數據(電子郵件、文檔、pdf)和二進制數據(圖像、音頻、視頻)。

根據網上資料，有一張數據湖的參考架構：

從架構上來看，數據湖的主要特征有：

• 數據接入：數據湖提供各種類型數據的接入，包括數據庫中的表、各種格式的文件、數據流、ETL工具轉換后的數據、應用API獲取的數據等等，并自動生成元數據信息。
• 數據存儲：數據湖存儲的數據量大、來源多，并且是以原始格式存儲，不同于數據倉庫的結構化存儲方式，數據湖以自然格式存儲數據。
• 數據處理：支持數據的驗證、清洗、聚合、權限管理以及數據安全等。
• 數據應用：除了BI、報表分析、可視化分析、高級分析外，也適用于機器學習。

數據湖本質上是一套先進的企業數據架構。

2、數據湖和數據倉庫有什么區別呢?

在這里，我們拿數據湖和熟知的數據倉庫進行對比，方便大家對數據湖進一步理解。

通過對比，我們可以看到數據湖相比于數據倉庫，不僅在數據源上更豐富，數據也不需要提前進行定義，在準備使用數據時再定義即可，這提高了數據的靈活性與可擴展性。

數據湖在未來的使用中應用范圍更廣，使用場景也從批處理、BI擴展到機器學習、高級分析。

三、數據湖能夠給企業帶來哪些價值?

通過對數據的分析與應用成功創造商業價值的企業，將會在數字化浪潮下越走越遠。數據湖的核心價值是為企業帶來了數據平臺化運營機制，真正幫助企業實現技術轉型，應對快速發展的商業環境下層出不窮的新問題。據Aberdeen 的一項調查顯示，實施數據湖的組織比同類公司在有機收入增長方面高出 9%。

數據湖對企業的價值主要體現在：

1、保存原始數據，企業數據保真

數據倉庫保存的數據都是結構化處理后的數據，而非原始數據，且無用數據不會被納入。但是目前看來"無用"的數據是否真的沒有用處呢?其他格式的數據是否沒有價值?有用無用依賴的是我們業務人員的經驗來判斷的，這明顯不符合大數據的原則，而數據湖能夠保存原始數據，同時過程數據會不斷的完善、演化，以滿足業務的需要，保證用戶能獲取到各個階段的數據。

2、打破數據孤島，實現數據互通

有的企業先后上線了ERP系統、CRM系統、OA系統等，企業的數據分別存儲在這些系統中，數據之間互不相通，而數據湖可以容納所有系統的數據，同時也能夠充分利用企業外部數據，打破數據孤島，整合企業全貌數據。

3、支持實時數據，提高運營效率

物聯網 (IoT) 引入了更多方式來收集有關制造等流程的數據，包括來自互聯網連接設備的實時數據。數據湖支持對實時和高速數據流執行 ETL 功能，并對機器生成的 IoT 數據進行分析，從而能夠協助企業發現降低運營成本、提高運營效率的方法。

4、實現數據挖掘，驅動價值增長

數據湖統一管理所有數據，通過數據湖能夠輕松實現對數據的搜索、查詢、計算和訪問，結合機器學習和深度學習能夠為企業構建更多優化后的運營模型，進行數據挖掘和數據分析。數據湖還會跟蹤和確認數據血統，這有助于確保數據值得信任，還會快速生成可用于數據驅動決策的 BI，提供企業級數據服務，驅動企業的價值增長。

5、靈活可拓展，支持敏捷開發

由于數據湖采用的是分布式架構部署，具有很高的拓展性。相比于傳統集中存儲式，數據湖具有更高的靈活性和敏捷性，當需要修改或增添新單元時，無需對數據湖進行大規模改變，能夠在段時間內(如幾天或幾周)實現。

四、數據湖的發展前景

目前，數據湖與云計算技術的融合成為一種趨勢，由于數據湖的特性與優勢，數據湖在企業數據存儲、處理和分析上將扮演更重要的角色。

一方面，云計算具有高效的運算能力，在原有服務器基礎上增加云計算功能能夠使計算速度迅速提高，為企業帶來了更多的管理便捷性;

另一方面，云計算采用虛擬化、多租戶等技術，將資源放在虛擬資源池中統一管理，在一定程度上優化了物理資源，用戶不再需要昂貴、存儲空間大的主機，降低企業對IT基礎設施的成本，為企業帶來了巨大的經濟性。

數據湖+云計算，兩大技術融合使用，將大數據計算部署在云上，把存儲資源與計算資源獨立開來，實現計算和數據各自獨立擴展，彈性伸縮。

當前，數據湖架構已經在公有云上得到了較完美的實現和應用，企業上云已經成為一種發展趨勢，將會有越來越多的企業通過上云服務來提升自己的競爭力。

數鑰分析云(Saas版)即將上線，更好地為企業提供一站式大數據解決方案，敬請期待!