數倉出局,中臺已涼,資料湖稱王!

語言: CN / TW / HK
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!
 
只能儲存結構化資料,無法採集儲存非機構化資料
無法儲存原始資料,所有資料須經過ETL清洗過濾
離線數倉的資料表牽一髮而動全身,資料調整工程量大
實時數倉儲存空間有限,無法採集和儲存海量實時資料
回溯效率低下,實時資料和離線資料計算介面難以統一

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。
 

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觸手可及的新未來:資料湖


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、半結構化和音視訊、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”統一儲存統一分析,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?
  
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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 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。
 
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