一般情況下，要使大數據項目成功，至少需要兩件事：其一，知道需要什么可操作的數據;其二，獲得正確的數據來進行分析和利用，以實現預期目標。

6. 節約企業數據倉庫資源

最后一個優點是，正如上面來自PwC的說明所示，數據湖可以作為數據倉庫(EDW)的中轉區域。

然后，它僅用于將相關數據傳遞到倉庫，從而節省EDW資源。

數據湖的挑戰、風險和演變

大數據湖有諸多的好處，同時，也有風險和挑戰需應對。

如果沒有正確的戰略設計，并考慮到必要的目標，數據湖可能成為數據沼澤。這也是為什么企業從非常傳統的數據湖方法轉向面向目標和業務導向的方法的原因。

顯然，應該從業務驅動和戰略方針著手來處理數據湖。然而，傳統上，這些數據往往是從不斷上升的數據量角度和最終所有數據都具有潛在價值的觀點來看待的。

雖然這個價值確實是有潛力的，但相當多的公司表現得像數據囤積者。此外，公司是否需要一個數據湖，如果需要，是否可以從數據湖中獲得價值。

Gartner2015年的一份報告中顯示，一些公司的Hadoop((數據湖架構的者)是過猶不及的，技術上的差距是阻礙發展的主要原因。

大數據湖的規模

由于大數據量和大數據使用量不斷增長，大數據規劃的廣度、深度和包容性都在增加，因此數據湖的大小顯然也在不斷增長。

一篇Dimensional Research2018年大數據趨勢和挑戰報告的博客文章指出，平均數據湖大小超過100太字節的組織比例從2017年的36%增長到2018年的44%( 一年內增加22%)。這種趨勢只會持續下去，而且是大數據處理向云轉變的眾多驅動因素之一。

然而，難題依然存在：如何從所有這些數據中獲取價值。決策和行動是市場如何發展的關鍵驅動力。

確保數據湖不會變成數據沼澤

讓我們更深入地研究這些數據沼澤。如前所述，在數據湖的早期，重點是大數據的容量方面，許多企業實際上使用數據湖作為轉儲數據的地方。

這導致了數據沼澤的現象，需采取適當的方法保持數據湖的清潔。

直到今天，仍然聽到一些組織提出常規性的問題，比如：“我應該用一個數據湖來替換我的數據中心嗎?”。數據湖經常與數據中心相比較，雖然理解這些差異很重要，但問題是使用什么，什么時候使用并不是重點，正如咨詢師所言，你真正需要的是什么，要視情況而定。

我們的旨在通過數據倉庫、數據分析和商業智能環境來解決它們所適應的商業智能環境的問題。

• 數據可實現什么;
• 如何從這些數據中獲得更多的價值;
• 通過高級分析將數據貨幣化的用例有哪些;
• 我們需要什么技能;
• 我們的業務是如何由數據驅動的;
• 我們今天的處境(包括技能和文化)
• 在法規范圍內，我們需要考慮到哪些有關敏感數據的問題;
• 。。。

當數據湖的數據情況變得清晰無誤時，就不難確保它不會變成一個數據沼澤。這種討論已經進行了很長時間，數據湖需要更多的策略和關注。

改變數據湖的要素：云、分析、價值和AI/ML

當然，數據湖也不像以前所觸及的那樣了。在早期，數據湖本質上是添加Hadoop，并保留所有現有的內容，而現在，我們可以更多地使用云中的數據。

最初，一個數據湖是給那些有技能和能力的用戶使用：找到他們想要的數據，然后能夠使用模式在讀技術來處理這個問題。幸運的是，SQL正在進入數據湖，我們開始學習如何對其中的不同島嶼建模，讓用戶直接訪問數據湖中的數據。

云的增長速度和它在業務中總體增長速度一樣快。很明顯，數據湖的未來意味著云，盡管某些行業也會有例外，其中包括監管問題，以及傳統上對公眾云采取更為謹慎的做法。
一些企業顯然也從過去所犯的錯誤中吸取了教訓，最后，隨著人工智能和機器學習變得更加重要，重點更多的放在結果和價值上，以及對近實時分析、高級分析和可視化的需求，人們更加關注結果和價值。

我們還看到數據湖向商業智能解決方案轉變。簡單地總結一下：數據湖景觀發展迅速，其本質仍然是將數據轉化為價值和更好地實現這一目標的手段，技術前沿的大量趨勢和經驗教訓，使得我們很難將數據湖的過去與現在進行比較，更不用說未來了。許多組織表示，它們計劃部署一個數據湖，并轉向云，這一未來看上去相當光明。

要知道，當數據湖變得流行時，大數據仍然是一個熱門詞，至少大數據已經變得無所不在了。大數據就是數據，問題是如何處理它。總的來說，數據的成熟度已經提高，新一代的專家知道，大數據分析是獲得價值的關鍵所在，你對待數據的方式與傳統數據倉庫時代不同-關于利用大數據的思維方式和文化已經在醞釀。

網站標題：數據湖里沒有“水怪”，有的是，，，
瀏覽路徑：http://www.kartarina.com/news12/104562.html

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