数据湖是针对快速、轻松的分析而优化的数据存储库。它们是一种大数据解决方案，不同于通常的关系数据库或Hadoop 实现。数据湖使每个用户都可以轻松访问业务数据，从而帮助您发现业务数据的价值。数据湖不是将数据存储在单独的位置，而是将所有原始数据合并到一个位置。
数据湖本质上是组织结构化和非结构化原始数据的仓库。它是一个信息存储存储库，可以获取通常太大而无法容纳标准存储系统的原始数据集，并对它们进行索引以便以后快速检索。
它是如何运作的？
数据湖使用的架构允许您存储大量数据，然后使用这些数据来回答问题。数据湖架构包括一个数据摄取组件，该组件从不同来源摄取不同数据类型（例如结构化或非结构化数据）并将该数据加载到中央数据存储中。该数据存储就是数据湖得名的地方。这是一个将所有数据存储在一个地方的湖。
数据湖架构还具有分析组件，允许您随时对数据运行不同类型的分析。数据湖的关键特征之一是它没有严格的模式。它没有必须以某种方式存储的特定类型的数据。相反，数据湖是一个单一的存储库，您可以在其中存储所有数据，而无需担心数据的存储方式或位置。
数据湖在商业中的重要性
数据湖是所有数据的集中存储库，无论数据是结构化、半结构化还是非结构化。它是企业最重要的技术之一，因为它可以更快速地发现数据、提高数据的可用性和可访问性。
数据湖可以帮助消除数据孤岛，并更轻松地分析整个组织中的大量数据，数据湖可以帮助您构建更敏捷的业务运营，它允许您构建更具预测性和可用性的分析驱动的业务模型做出更明智的决定。
它还可以更轻松地将新技术集成到您的组织中，无论它们是新的人工智能工具还是其他类型的数据驱动的业务解决方案。
数据湖的好处
数据湖的主要好处是它是存储每种类型的业务数据的单个存储库。公司通常拥有多个数据源，例如关系数据库、操作系统、网络会话或物联网设备。
数据湖将所有这些数据存储在一个地方，这也使 手机数据 得同时对所有数据运行分析变得更加容易。您不必担心每条数据存储在哪里。您只需针对数据湖运行分析即可获得结果。
数据类型
一般来说，数据湖中存储的数据类型包括结构化、非结构化、半结构化甚至原始数据。存储在数据湖中的数据类型的一些示例包括：
结构化数据：存储在表和列中的数据。结构化数据易于查询和分析。它通常可以在数据库中找到；
半结构化数据：没有严格的表结构，而是有字段和值的数据。半结构化数据一般来自ERP系统等操作系统；
非结构化数据：没有任何表或列结构的数据。非结构化数据一般来自文档和网络会话；
原始数据：未经任何方式处理的数据。原始数据可 保证更高的利率 以转换为其他数据类型，它来自传感器等物联网设备。
何时使用数据湖
当您拥有大量数据但尚未明确用途时，数据湖是一个不错的选择。虽然将数据存储在数据湖中很好，但您应该监控拥有的数据量以及数据随时间的增长。
如果数据开始变得太大，您可能会遇到数据湖架构无法处理数据量或无法足够快地检索数据的问题。如果您需要使用数据进行实时分析，数据湖也可能会出现问题。
数据湖中的数据可能需要数小时或数天的时间才 能加 加拿大电子邮件线索 载到数据库中进行实时分析。如果您当前正在实施数据驱动的业务模型并且想要集成来自各种来源的数据，那么数据湖也很有用。如果您计划将来使用人工智能工具，它也会很有帮助。
