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數倉技術應對關係型結構化數據遊刃有餘，但對於多元異構數據，卻愛莫能助。最近行業大佬都在聊怎麼部署數據湖，這波操作未來走向如何？

數據湖技術能夠實現全量數據的單一存儲，通常存儲原始格式的對象塊或者文件。

不管是傳統數倉承載的結構化數據還是半結構化數據、非結構化數據、二進制數據等任意類型的數據，數據湖都可以輕鬆實現採集、存儲和分析。


更為人性化的是，數據湖可根據企業的業務需求提供可大可小的彈性擴充，數據可在治理規則下自由流動，採用統一的存儲引擎，支持多模式計算引擎，可以運行從控制面板和可視化到大數據處理、實時分析和機器學習等不同類型的分析，深度挖掘數據價值進行預測分析，並保證了數據一致性、可治理和安全性的實現。

同時，數據湖無需任何預處理即可對數據進行採集、存儲和分析，還能消除數據採集和存儲的複雜性，加速應用數據，賦能廣大研發者、數據科學家、分析師實現對跨平台、跨語言、跨領域的所有數據進行高效分析和處理，並且可與企業業務數據庫和數據倉庫無縫集成，擴展現有數據應用，進一步助力企業大數據中台實現優化升級。


作為大數據的變革新生力量，數據湖技術一經問世，便深受大廠青睞：AWS、阿里雲、華為、谷歌、騰訊等紛紛推出自己的數據湖解決方案和相關產品，並已在廣告數據分析、遊戲行業等領域落地實行，效果顯著：

企業無需先期購買服務器、存儲等硬件設備，也無需一次性購買大量的雲服務，完全契合了業務潮汐帶來了資源波動，滿足彈性分析需求，極大地降低了運維成本使用成本，大大提高了資金利用率。


能夠實現與企業現有技術的深度融合，支持數據多元集成和遷移，大幅帶動提升了企業原有分析和治理系統的性能優化。由此，眾多規模企業紛紛摩拳擦掌想要打造一套自己的數據湖技術體系。


具體到落地執行，企業的數據湖究竟該怎麼建？有哪些數據湖技術框架可用？如何助力企業大數據中台升級？數據湖分析系統與現有技術怎樣才能實現更好的融合？

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混合雲體系算力平台的全球化部署、全局全域數據的實時可析可視和全鏈全業務的智能輔助決策將成為眾多企業進行新一輪數智化轉型的引領範式和參考路徑。

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