隨著資訊化程序的加快,傳統數倉越來越無法適應海量資料儲存和分析的需求,天下苦資料倉庫久矣!
作為大資料變革的下一個風口,資料湖可以完美解決傳統數倉的各大痛點。
資料湖是幫助企業實現全量資料單一儲存的集中式儲存庫,無需任何預處理,可以儲存任意規模、任意型別、需求各種速度的資料,包括結構化、半結構化和音影片、圖片、文字等非結構化資料。
而且,資料湖通常儲存原始格式的物件塊或者檔案,保證資料的“原汁原味”,對企業更加全面的抓取、分析和應用資料,創造更大的資料價值提供重要的基礎支撐。
資料湖理念支援各種分析方式,可以執行從控制面板、視覺化、大資料處理、實時分析到機器學習等不同型別的分析。
不同於傳統數倉的表模型建立方式,資料湖基於讀取型Schema,採用讀時模式,能夠根據業務需求靈活建表,大大提升了敏捷性和精準度。
使用傳統數倉的企業,每個部門都只有自己的資料。資料湖打破了“資料孤島”的閉塞,允許多種職能角色——資料科學家、資料開發人員和業務分析師等通過各自選擇的分析工具和框架來訪問資料,而無須移動資料,大大節省了定義資料結構、Schema和轉換的時間。這不僅讓跨領域、跨平臺、跨媒介的資料分析簡單實現,“時空旅行”的回溯秒回功能加持資料湖能夠更敏捷地提供全量和全生命週期的資料分析結果和資料預測分析服務,靈活高效支撐企業各種決策的制定,真正助力企業實現降本增效,落地實現數智化轉型發展。
通過資料湖技術可以實現“敏捷”地統一儲存和統一分析,能夠最大程度地解決大資料的痛點問題。
資料湖一經問世,頭部雲技術廠商紛紛推出解決方案,更是深受大廠青睞:
NEIFLIX、阿里、騰訊、位元組跳動、蘋果、順豐、AWS、快手、多點
等多家企業爭相部署使用資料湖技術。
根據Aberdeen的一項調查顯示,實施資料湖技術的組織比同類公司在有機收入增長方面高出9%,資料分析的商業價值充分彰顯。
資料湖究竟是怎樣的一種先進理念?具體到落地執行,企業的資料湖究竟該如何建設?有哪些資料湖技術框架可用?怎樣助力大資料中臺升級?資料湖與現有技術怎樣才能實現更好的融合?
為了幫助廣大研發工程師、架構師、資料分析師把握未來發展走向,擁抱資料湖的新機遇,升級技術認知的維度,增強核心競爭力,由前58技術委員主席孫玄聯手快狗打車CTO沈劍老師,結合10多年一線大廠經驗,打造的《資料湖:大資料的下一場變革》市場獨家精品線上專欄課即將開班,一門課程,三天時間(9月4日—9月6日 20:00-22:00)帶你快速吃透資料湖前沿高新技術,最大化地發揮資料湖的實用價值,切實落地玩轉資料湖框架和分析系統,實現向資深研發工程師的技能躍升。
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滿足業務需求是技術革新的原動力,技術的變革同時也為業務的升級發展提供基礎支撐。
7月初,國家從構建中國現代產業體系、製造業體系和算力支撐體系角度進行了未來十多年的全面部署,新一輪的數智化轉型將“以資料為基礎,以業務為核心,依託生產、流通、交易等場景化載體,綜合應用人工智慧等新一代資訊科技,全面提升企業的智慧化運營水平和數字化創新能力,並全面、實時提升使用者體驗”。
混合雲體系算力平臺的全球化部署
、
全域性全域資料的實時可析可視
和
全鏈全業務的智慧輔助決策
將成為眾多企業進行新一輪數智化轉型的引領正規化和參考路徑。
掌握資料湖技術的
優勢特性
、吃透
底層原理
、學習
整體架構、
看懂
核心原始碼
,既能拓展自己的能力邊界,大大提升技術層級,還能擁抱大資料的新風口,乘勢而上,實現職場發展的新進階。
現如今,廣大技術人對資料湖技術還處於一知半解的階段,“知其然而不知其所以然”。抓住機遇,搶佔先機,跟隨名師大咖,學會打造企業自己的資料湖技術!
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本文分享自微信公眾號 - 大資料技術與架構(import_bigdata)。
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