什么是数据湖？
数据湖是一个集中存储区，用于存储、处理和保护大量结构化、半结构化和非结构化数据。它可以以原生格式存储数据，并处理任何转换格式，而无需考虑大小限制。
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数据湖概览
数据湖提供了一个可伸缩的安全平台，使企业能够：以任何速度从任何系统中提取任何数据，无论数据来自本地、云还是边缘计算系统；以全保真的方式存储任何类型或数量的数据；实时或批量处理数据；使用 SQL、Python、R 或任何其他语言、第三方数据或分析应用分析数据。
与数据仓库相比，数据湖同时由其“不”是什么来定义。它不仅仅是存储空间，也不完全等同于数据仓库。
虽然数据湖和数据仓库都能够存储一定容量的数据，但它们都针对不同用途进行了优化。两者之间是互补关系而非竞争关系，因此公司可能需要同时使用这两种技术。相对而言，数据仓库通常适用于存储商业行为中常见的重复性报告和分析数据，如月度销售报告、每个区域的销售跟踪数据或网站流量。
您是否需要数据湖？
在确定公司是否需要数据湖时，应考虑您要处理的数据类型、您想用这些数据做什么、数据获取过程的复杂性、数据管理和治理策略，以及组织中人员使用的工具和技能水平。
如今，各个公司均开始从另一个角度看待数据湖的价值，即数据湖不仅仅用于存储全保真数据，它还能够帮助用户更深入地了解业务状况，因为数据湖提供了比以往更丰富的上下文，这有助于加速分析实验。
数据湖主要是为处理大量大数据而开发的，公司通常可以将原始数据通过批量传输和/或流式传输的方式移动到数据湖中，而无需对其进行转换。企业主要依靠数据湖实现以下目的：
- 降低总体拥有成本
- 简化数据管理
- 为纳入人工智能和机器学习做好准备
- 加快分析速度
- 加强安全和治理
数据湖有哪些使用场景？
媒体和娱乐
提供在线播放音乐、广播和播客的公司可以通过改进其推荐系统来增加收入，这样用户就会更多地消费他们的服务，使公司能够卖出更多的广告。
电信
跨国电信公司可以通过构建流失倾向模型来减少客户流失，从而节省资金。
金融服务
投资公司可以依靠数据湖来推动机器学习，这样他们就可以在获得实时市场数据后尽快管理投资组合的风险。
相关产品和服务
Google Cloud 提供了一套自动扩缩服务，可让您构建数据湖以整合现有应用、技能和 IT 投资。这包括用于数据提取的 Dataflow 和 Cloud Data Fusion、用于存储的 Cloud Storage，以及用于数据和分析处理的 Dataproc 和 BigQuery。
