數據湖概念的誕生

數據湖概念的產生，源自企業在面臨數據應該以何種方式處理、存儲與使用過程中所遇到的問題。在企業生產運作的過程中，每個應用程序會產生、存儲大量數據，而這些數據并不能被其他應用程序使用，這種狀況導致數據孤島的產生。

隨后數據集市應運而生，應用程序產生的數據存儲在一個集中式的數據倉庫中，可根據需要導出相關數據傳輸給企業內需要該數據的部門或個人。然而數據集市只解決了部分問題。剩余問題，包括數據管理、數據所有權與訪問控制等都亟須解決，因為企業尋求獲得更高的使用有效數據的能力。

而數據湖不但能存儲傳統類型數據，也能存儲任意其他類型數據，并且能在它們之上做進一步的處理與分析，產生最終輸出供各類程序消費。因此數據湖就此誕生！

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何為數據湖

“數據湖是一個集中化存儲海量的、多個來源，多種類型數據，并可以對數據進行快速加工，分析的平臺，本質上是一套先進的企業數據架構。”

數據湖的價值

• 數據湖的一部分價值是可以將不同種類的數據匯聚到一起

• 另一部分價值是不需要預定義的模型就能進行數據分析

• 將數據湖中的原始數據拿來進行時間對比從而得到反應時間的趨勢狀況

現在的大數據架構是可擴展的，并且可以為用戶提供越來越多的實時分析。在商業智能（BI）和數據倉庫還沒有被淘汰的今天，大數據分析和大數據湖正在向更多類型的實時智能服務發展，這些實時的智能服務可以支持實時的決策制定。

數據湖如何為新技術帶來更多變化

數據湖促進云計算發展

云計算憑借著低成本、高性能的優勢，為企業帶來了便捷性與經濟性。傳統的大數據建設由于其在應對多業務類型彈性計算資源需求以及計算性能和存儲容量增幅差異化較大的情況下，既不夠靈活，同時性價比也較低。這時利用云化技術與數據湖相結合，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，能夠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教完美的實現和應用。

數據湖促進人工智能發展

當下人工智能技術在飛速的發展，因此需要強大的數據源作為支撐，這些數據集通常是視頻、圖片、文本等非結構化數據，來源于多個行業、組織、項目，對這些數據的采集、存儲、清洗、轉換、特征提取等工作是一個系列復雜、漫長的工程。數據湖則會為人工智能程序提供數據快速收集、治理、分析的平臺，同時提供極高的帶寬、海量小文件存取、多協議互通、數據共享的能力，可以極大加速數據挖掘、深度學習等過程。

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數據湖對組織或企業的發展將會產生巨大的推進作用，如何構建一個適合的數據湖則成了組織或企業管理者需要解決的當務之急！

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成都探碼科技有限公司是一家應用云計算、大數據和人工智能技術實現數據資產化運營的高新技術企業。我們采用先進的技術，實現數據從采集，處理到應用的全生命周期管理。打造有價值的數據湖，真正做到了將大數據完美的與商務結合起來，聚云化雨，將數據資產化的運作起來！

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探碼數據湖建設步驟

探碼數據湖優勢解析

可跟蹤數據使用以支持敏捷數據生產過程

當數據湖成為重要的活動中心時，跟蹤使用情況至關重要，這樣才有可能了解哪些數據變得重要。使用數據時，很多事情都是可能的，例如：

• 確定如何根據人們使用的內容分配改進，打包和創建新模型的投資。

• 根據最受歡迎的數據創建青銅，白銀和黃金層等數據的生命周期。

• 加速廣泛采用引起關鍵用戶群注意的新數據集。

• 創建定義的敏捷流程來管理數據湖。

數據目錄的自動數據分析

探碼數據湖能將數據分析信息自動添加到數據目錄中。

• 一組快速的標準分析信息可以真正幫助分析師或數據科學家確定數據集是否適合他或她。

• 在檢查數據之前提供數據分析信息，而不是讓某人在需要數據時這樣做，由于方便性的提高，顯著增加了所使用的數據量。

• 可以調整數據分析，并根據不同類型的數據具有不同的標準形式。

共同協作，策劃數據目錄

允許人工策劃并支持協作的數據目錄。

• 在任何使用數據的社區中，人們都會發現金塊或低質量的數據。就像在線餐廳評論一樣，人們應該能夠就特定數據集的積極或消極方面發表評論。

• 此外，在數據討論，共享查詢或摘錄或其他使用數據的方式中提出建議或意見或包括其他人的能力應該是目錄的一部分。

• 允許捕獲人類輸入使數據湖成為部落知識的儲存庫。

支持Streams，NoSQL，Graph和其他存儲庫

支持各種存儲庫以提供和操作數據。

• 數據湖都是關于提煉并創建高質量的數據子集，這些數據子集信息豐富且對業務有價值。根據上下文，這些可以作為數據集或以各種格式和存儲庫（NoSQL，Graph）等提供。

• 在數據湖的最高級形式中，單個數據集可以以多模式方式提供，因此可以根據需要以NoSQL，圖形或其他形式進行訪問。

支持高級大數據SQL

探碼數據湖提供對最先進的大數據SQL引擎及其提供的擴展功能的訪問。

• 探碼數據湖已經開發了各種SQL引擎來提供對存儲在Hadoop和其他對象存儲庫中的表格數據的訪問。在許多情況下，數據湖最常用于對大數據的簡單SQL查詢。

• 提供這些高度可擴展的SQL功能的引擎通常還充當查詢聯合器，擴展數據湖的功能，以收集和集成來自數據湖之外的許多不同存儲庫的數據。

支持交互式大數據分析

探碼數據湖通過一系列高功率自助服務工具為分析師提供對大數據的直接訪問。

• 當分析師能夠以高度精細的水平獲取數據時，數據湖中的大數據更加強大。這與數據湖中的大量數據一起，使他們能夠提出大數據問題。

• 通過直接訪問數據湖中的數據，用戶可以發現重要信號和打包數據以供其他人使用的人數。

• 當訪問最詳細的數據級別時，高級算法和統計工作會更容易。

基于AI和ML分析的自動語義鏈接

探碼數據湖應該能夠分析數據集的內容和語義，以便找到它們之間的關系。

• 創建目錄的元數據方法具有顯著的弱點，因為元數據可能是有限的或不正確的，因此探碼科技在建設數據湖時使用機器學習查看數據的語義則可以更多地揭示存儲在內容和數據中的信息。

• 通過將此信息添加到現有數據目錄中，可以制作更強大，更準確的數據目錄。

• 此外，在搜索可能不是早期編目工作或法規遵從所需的數據時，能夠抓取整個數據集并查找關系可以使整個數據庫更有用。

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探碼科技，業務覆蓋多個行業，致力于大數據產業生態鏈的構建。優秀的解決方案已成功應用到金融、政府、智能制造、互聯網等領域。

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