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数据湖|一种更有效的企业数据管理策略

数字化时代,企业的各个部门每天都在不断地产生和存储大量的数据,但是由于已有的数据存储机制问题,使得各部门的数据不能共享使用,产生“数据孤岛”。

近几年,随着数据中台的兴起,数据湖的概念也炒得火热。


数字化时代,企业的各个部门每天都在不断地产生和存储大量的数据,但是由于已有的数据存储机制问题,使得各部门的数据不能共享使用,产生“数据孤岛”。


数据湖作为企业“全量”的数据存储库,不但能解决“数据孤岛”问题,而且结合先进的数据科学技术,能快速增强企业的数据使用能力。数据湖正在成为企业一种更有效的数据管理策略。


什么是数据湖?

“数据湖是一个存储库,以原生格式存储大量原始数据,包括结构化,半结构化和非结构化数据。在需要数据之前,数据结构和需求是没有定义的。”

数据湖最大程度地保持了数据的原始形态,但是不表示数据湖中的数据是未经过任何处理的。


一方面,数据湖可以把不同种类的数据汇聚到一起,数据的管理者和使用者可以通过数据湖宏观地了解企业内部数据。另一方面,数据湖不需要预定义的模型就能进行数据分析,数据科学家可以通过先进的分析工具或预测建模法访问数据湖中的数据。



很多时候,数据湖被认为就是数据仓库,实际上数据湖与数据仓库两者在企业中的存在和应用是截然不同的数据湖的出现不是为了取代数据仓库,二者是互相补充的关系。


“数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储,出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业,提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。”

数据仓库与数据湖的区别


获取的数据不同

数据仓库主要存储已建模或者结构化的数据,存储前经过特定规范的处理。


数据湖可以存储结构化数据、半结构化数据、非结构化数据及原始数据。


存储方式不同

数据在加载到数据仓库之前,会进行清理与转换,对数据定义特定的结构,进行建模。这就是所谓的写模式。


数据湖中的不同数据具有不同的存储格式。数据在使用前,根据不同的使用目的进行结构定义及读取。这就是所谓的读模式。


使用目的不同

数据仓库适用于月度报告等操作用途,因为它的数据结构化程度高,属于低敏捷性、固定化配置的使用。


数据湖则适用于深入分析的非结构化数据。属于高敏捷性的使用,数据湖中的数据可以根据需要进行配置或重新配置。


面向的人群不同

数据仓库主要面向商业分析员或业务分析师,使用者对数据有深入地理解,他们知道需要用哪些数据。


数据湖的使用者主要是数据科学家和数据工程师,他们需要用数据进行研究,所以通过数据分析获取什么信息非常重要,事先他们可能不知道会用到哪些数据的。


维护成本不同

数据仓库以关系型数据库存储为主,存储硬件较为昂贵,对于大数据量来说存储代价比较高,后期的维护也需要大量人力。


数据湖虽然体积较大,但是基于文件系统构建,属于低成本存储,且后期不需要大量维护。


数据湖能帮助企业做什么?

帮助企业构建数字资产中心

数据湖可以有效的存储大量数据,通过对数据湖中的数据进行分层处理,帮助企业形成数据资产。

原始数据

•结构与原始数据保持一致,实时同步原始数据,增量存储

•用途:溯源、汇集、资产


标准数据

•经过数据清洗、整合、加工、分类的可管理的标准数据 

•用途:数据模型标准化、规范化


主题数据

•按照应用分析对象进行数据整合,面向应用提供数据服务 

•用途:数据融合,主题集合


指标数据

•完全结合前端应用、可视化数据结果指标

•用途:统计指标、建模指标



帮助企业搭建数据治理体系




数据湖的构建将分散在企业内部各业务系统中的信息流数据进行融合、打通,让孤立的数据转换为有关联的信息,降低数据重复度,实现数据入口、出口的统一化、标准化。


确保企业数据可信可用,从而全面释放数据资产的价值,实现企业数据资产的盘活和有效利用。





助力企业提升数据分析能力,构建企业数据模型

依托数据湖搭建数据中台,促使业务人员主动分析数据,主动挖掘数据,能极大地提升企业的数据能力,为应用层的灵活开发提供数据基础。

同时,数据湖也推动了从统计分析到预测分析、从非实时分析到实时分析、从结构化数据分析到多元化数据分析的转变。帮助企业得到更多灵活的关于企业增长的决策。



最后,需要提醒:

近年来,越来越多的企业在推进数据湖的建设,但是在构建数据湖的时候,如果没有一套行之有效的数据存储规范,会让数据湖中的无效数据越来越多,最终形成数据沼泽,从而失去了数据湖的使用价值。所以如果想要搭建数据湖,找专业的数据公司合作才更稳妥。

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