数据作为一项重要资产，已经成为企业的共识，为了更好地存储数据、挖掘数据，企业需要：
- 一个超级大的存储库，对数据进行长期的原样的存储;
- 能够对这些数据高效地管理与集中治理;
- 需要强大的计算能力满足数据处理需求。
假设有这样一种解决方案：在一种技术的支持下，企业在快速实现企业中各类的数据集成的同时，也能轻松获取企业外部数据，打通产业链上下游数据，实现生态化数据整合，实现全貌数据分析。同时，数据存储量大，支持批量历史数据和实时流数据的处理，能够实现数据的快速查询和高级分析。
这样的解决方案，你是否会心动?
其实，这个方案，通过数据湖就能实现。
一、什么是数据湖?
数据湖概念的提出，最早是在2010年，由Pentaho的创始人兼CTO詹姆斯·狄克逊(James Dixon)在纽约Hadoop World大会上提出的，就在当时，发布了如今被大数据界广泛使用的开源框架Hadoop的第一个版本。
近两年，随着大数据、云计算等技术的发展与成熟，数据湖再次被人们提起，人们对原始数据的分析、非结构化数据的分析的应用也越来越多，数据湖开始走向企业的实际应用中。
维基百科对数据湖的定义：数据湖是一个以原始格式(通常是对象块或文件)存储数据的系统或存储库。数据湖通常是所有企业数据的单一存储，用于报告、可视化、高级分析和机器学习等任务。数据湖可以包括来自关系数据库的结构化数据(行和列)、半结构化数据(CSV、日志、XML、JSON)、非结构化数据(电子邮件、文档、pdf)和二进制数据(图像、音频、视频)。
根据网上资料，有一张数据湖的参考架构：
从架构上来看，数据湖的主要特征有：
- 数据接入：数据湖提供各种类型数据的接入，包括数据库中的表、各种格式的文件、数据流、ETL工具转换后的数据、应用API获取的数据等等，并自动生成元数据信息。
- 数据存储：数据湖存储的数据量大、来源多，并且是以原始格式存储，不同于数据仓库的结构化存储方式，数据湖以自然格式存储数据。
- 数据处理：支持数据的验证、清洗、聚合、权限管理以及数据安全等。
- 数据应用：除了BI、报表分析、可视化分析、高级分析外，也适用于机器学习。
数据湖本质上是一套先进的企业数据架构。
2、数据湖和数据仓库有什么区别呢?
在这里，我们拿数据湖和熟知的数据仓库进行对比，方便大家对数据湖进一步理解。
通过对比，我们可以看到数据湖相比于数据仓库，不仅在数据源上更丰富，数据也不需要提前进行定义，在准备使用数据时再定义即可，这提高了数据的灵活性与可扩展性。
数据湖在未来的使用中应用范围更广，使用场景也从批处理、BI扩展到机器学习、高级分析。
三、数据湖能够给企业带来哪些价值?
通过对数据的分析与应用成功创造商业价值的企业，将会在数字化浪潮下越走越远。数据湖的核心价值是为企业带来了数据平台化运营机制，真正帮助企业实现技术转型，应对快速发展的商业环境下层出不穷的新问题。据Aberdeen 的一项调查显示，实施数据湖的组织比同类公司在有机收入增长方面高出 9%。
数据湖对企业的价值主要体现在：
1、保存原始数据，企业数据保真
数据仓库保存的数据都是结构化处理后的数据，而非原始数据，且无用数据不会被纳入。但是目前看来"无用"的数据是否真的没有用处呢?其他格式的数据是否没有价值?有用无用依赖的是我们业务人员的经验来判断的，这明显不符合大数据的原则，而数据湖能够保存原始数据，同时过程数据会不断的完善、演化，以满足业务的需要，保证用户能获取到各个阶段的数据。
2、打破数据孤岛，实现数据互通
有的企业先后上线了ERP系统、CRM系统、OA系统等，企业的数据分别存储在这些系统中，数据之间互不相通，而数据湖可以容纳所有系统的数据，同时也能够充分利用企业外部数据，打破数据孤岛，整合企业全貌数据。
3、支持实时数据，提高运营效率
物联网 (IoT) 引入了更多方式来收集有关制造等流程的数据，包括来自互联网连接设备的实时数据。数据湖支持对实时和高速数据流执行 ETL 功能，并对机器生成的 IoT 数据进行分析，从而能够协助企业发现降低运营成本、提高运营效率的方法。
4、实现数据挖掘，驱动价值增长
数据湖统一管理所有数据，通过数据湖能够轻松实现对数据的搜索、查询、计算和访问，结合机器学习和深度学习能够为企业构建更多优化后的运营模型，进行数据挖掘和数据分析。数据湖还会跟踪和确认数据血统，这有助于确保数据值得信任，还会快速生成可用于数据驱动决策的 BI，提供企业级数据服务，驱动企业的价值增长。
5、灵活可拓展，支持敏捷开发
由于数据湖采用的是分布式架构部署，具有很高的拓展性。相比于传统集中存储式，数据湖具有更高的灵活性和敏捷性，当需要修改或增添新单元时，无需对数据湖进行大规模改变，能够在段时间内(如几天或几周)实现。
四、数据湖的发展前景
目前，数据湖与云计算技术的融合成为一种趋势，由于数据湖的特性与优势，数据湖在企业数据存储、处理和分析上将扮演更重要的角色。
一方面，云计算具有高效的运算能力，在原有服务器基础上增加云计算功能能够使计算速度迅速提高，为企业带来了更多的管理便捷性;
另一方面，云计算采用虚拟化、多租户等技术，将资源放在虚拟资源池中统一管理，在一定程度上优化了物理资源，用户不再需要昂贵、存储空间大的主机，降低企业对IT基础设施的成本，为企业带来了巨大的经济性。
数据湖+云计算，两大技术融合使用，将大数据计算部署在云上，把存储资源与计算资源独立开来，实现计算和数据各自独立扩展，弹性伸缩。
当前，数据湖架构已经在公有云上得到了较完美的实现和应用，企业上云已经成为一种发展趋势，将会有越来越多的企业通过上云服务来提升自己的竞争力。
数钥分析云(Saas版)即将上线，更好地为企业提供一站式大数据解决方案，敬请期待!
【编辑推荐】
- 大数据新人应该了解的Hadoop中的各种文件格式
- HBase工作原理：Hadoop体系结构的一部分
- 大数据分析：学习工具Hadoop，基本安装指导
- Hadoop VS Spark 性能原理分析
- 监控大规模Hadoop集群，Prometheus完胜Zabbix？
【责任编辑：未丽燕 TEL：（010）68476606】