数据湖对组织或企业的发展将会产生巨大的推进作用，如何构建一个适合的数据湖则成了组织或企业管理者需要解决的当务之急！
数据湖概念的诞生
数据湖概念的产生，源自企业在面临数据应该以何种方式处理、存储与使用过程中所遇到的问题。在企业生产运作的过程中，每个应用程序会产生、存储大量数据，而这些数据并不能被其他应用程序使用，这种状况导致数据孤岛的产生。
随后数据集市应运而生，应用程序产生的数据存储在一个集中式的数据仓库中，可根据需要导出相关数据传输给企业内需要该数据的部门或个人。然而数据集市只解决了部分问题。剩余问题，包括数据管理、数据所有权与访问控制等都亟须解决，因为企业寻求获得更高的使用有效数据的能力。
而数据湖不但能存储传统类型数据，也能存储任意其他类型数据，并且能在它们之上做进一步的处理与分析，产生最终输出供各类程序消费。因此数据湖就此诞生！
何为数据湖
“数据湖是一个集中化存储海量的、多个来源，多种类型数据，并可以对数据进行快速加工，分析的平台，本质上是一套先进的企业数据架构。”
数据湖的价值
- 数据湖的一部分价值是可以将不同种类的数据汇聚到一起
- 另一部分价值是不需要预定义的模型就能进行数据分析
- 将数据湖中的原始数据拿来进行时间对比从而得到反应时间的趋势状况
现在的大数据架构是可扩展的，并且可以为用户提供越来越多的实时分析。在商业智能（BI）和数据仓库还没有被淘汰的今天，大数据分析和大数据湖正在向更多类型的实时智能服务发展，这些实时的智能服务可以支持实时的决策制定。
数据湖如何为新技术带来更多变化
数据湖促进云计算发展
云计算凭借着低成本、高性能的优势，为企业带来了便捷性与经济性。传统的大数据建设由于其在应对多业务类型弹性计算资源需求以及计算性能和存储容量增幅差异化较大的情况下，既不够灵活，同时性价比也较低。这时利用云化技术与数据湖相结合，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，能够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教完美的实现和应用。
数据湖促进人工智能发展
当下人工智能技术在飞速的发展，因此需要强大的数据源作为支撑，这些数据集通常是视频、图片、文本等非结构化数据，来源于多个行业、组织、项目，对这些数据的采集、存储、清洗、转换、特征提取等工作是一个系列复杂、漫长的工程。数据湖则会为人工智能程序提供数据快速收集、治理、分析的平台，同时提供极高的带宽、海量小文件存取、多协议互通、数据共享的能力，可以极大加速数据挖掘、深度学习等过程。
数据湖对组织或企业的发展将会产生巨大的推进作用，如何构建一个适合的数据湖则成了组织或企业管理者需要解决的当务之急！
成都探码科技有限公司是一家应用云计算、大数据和人工智能技术实现数据资产化运营的高新技术企业。我们采用先进的技术，实现数据从采集，处理到应用的全生命周期管理。打造有价值的数据湖，真正做到了将大数据完美的与商务结合起来，聚云化雨，将数据资产化的运作起来！
探码数据湖建设步骤
探码数据湖优势解析
可跟踪数据使用以支持敏捷数据生产过程
当数据湖成为重要的活动中心时，跟踪使用情况至关重要，这样才有可能了解哪些数据变得重要。使用数据时，很多事情都是可能的，例如：
- 确定如何根据人们使用的内容分配改进，打包和创建新模型的投资。
- 根据最受欢迎的数据创建青铜，白银和黄金层等数据的生命周期。
- 加速广泛采用引起关键用户群注意的新数据集。
- 创建定义的敏捷流程来管理数据湖。
数据目录的自动数据分析
探码数据湖能将数据分析信息自动添加到数据目录中。
- 一组快速的标准分析信息可以真正帮助分析师或数据科学家确定数据集是否适合他或她。
- 在检查数据之前提供数据分析信息，而不是让某人在需要数据时这样做，由于方便性的提高，显著增加了所使用的数据量。
- 可以调整数据分析，并根据不同类型的数据具有不同的标准形式。
共同协作，策划数据目录
允许人工策划并支持协作的数据目录。
- 在任何使用数据的社区中，人们都会发现金块或低质量的数据。就像在线餐厅评论一样，人们应该能够就特定数据集的积极或消极方面发表评论。
- 此外，在数据讨论，共享查询或摘录或其他使用数据的方式中提出建议或意见或包括其他人的能力应该是目录的一部分。
- 允许捕获人类输入使数据湖成为部落知识的储存库。
支持Streams，NoSQL，Graph和其他存储库
支持各种存储库以提供和操作数据。
- 数据湖都是关于提炼并创建高质量的数据子集，这些数据子集信息丰富且对业务有价值。根据上下文，这些可以作为数据集或以各种格式和存储库（NoSQL，Graph）等提供。
- 在数据湖的最高级形式中，单个数据集可以以多模式方式提供，因此可以根据需要以NoSQL，图形或其他形式进行访问。
支持高级大数据SQL
探码数据湖提供对最先进的大数据SQL引擎及其提供的扩展功能的访问。
- 探码数据湖已经开发了各种SQL引擎来提供对存储在Hadoop和其他对象存储库中的表格数据的访问。在许多情况下，数据湖最常用于对大数据的简单SQL查询。
- 提供这些高度可扩展的SQL功能的引擎通常还充当查询联合器，扩展数据湖的功能，以收集和集成来自数据湖之外的许多不同存储库的数据。
支持交互式大数据分析
探码数据湖通过一系列高功率自助服务工具为分析师提供对大数据的直接访问。
- 当分析师能够以高度精细的水平获取数据时，数据湖中的大数据更加强大。这与数据湖中的大量数据一起，使他们能够提出大数据问题。
- 通过直接访问数据湖中的数据，用户可以发现重要信号和打包数据以供其他人使用的人数。
- 当访问最详细的数据级别时，高级算法和统计工作会更容易。
基于AI和ML分析的自动语义链接
探码数据湖应该能够分析数据集的内容和语义，以便找到它们之间的关系。
- 创建目录的元数据方法具有显著的弱点，因为元数据可能是有限的或不正确的，因此探码科技在建设数据湖时使用机器学习查看数据的语义则可以更多地揭示存储在内容和数据中的信息。
- 通过将此信息添加到现有数据目录中，可以制作更强大，更准确的数据目录。
- 此外，在搜索可能不是早期编目工作或法规遵从所需的数据时，能够抓取整个数据集并查找关系可以使整个数据库更有用。
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