数据中台

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  金山云原始数据引擎KCDE统一元数据服务

  金山云在金融、泛互联网、医疗、公共服务行业广泛覆盖大数据云平台，以多元化的产品矩阵构建全球云原生能力。数据湖是存储企业各种原始数据的大型仓库，可用于数据访问、处理、分析和传输，可视为大型数据存储和处理引擎。

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  湖仓一体化的结构理念自然成为企业构建IT运维大数据栈的...

  它可以设计一种范式，具有数据湖低成本存储和可扩展性的优势，具有数据仓库的标准化，就像在湖边建设水产仓库一样。沙利文联合头豹研究院发布了《2021年中国数据管理解决方案市场报告》，以数据仓库、数据湖、智能湖仓系列产品为核心研究对象，研究周期为2021年全年。

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  数据湖vs数据仓库 vs 湖仓一体化

  数据湖vs数据仓库vs湖仓一体化的讨论将持续很长时间。数据湖和数据仓库可以互补，数据湖可以扩大非结构化数据处理的业务能力。近年来，湖泊仓库的整合声称结合了数据湖的灵活性和数据仓库数据管理的便利性，但到目前为止，该行业的最佳实践较少，营销较多。

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  数据湖和数据仓库的优势

  “湖仓一体化”的概念是行业厂商和用户对未来大数据架构的共同认知，在市场用户对数据仓库要求更高灵活性和数据湖要求更高增长的背景下。湖仓库集成架构可以帮助企业建立一个新的数据集成平台，打破数据湖与数据仓库分离的系统，整合数据湖的灵活性、数据多样性、丰富的生态和数据仓库的企业数据分析能力。

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  基于存算分离的产品架构

  其中，数据组织层包括传感数据池、文档数据池、关系数据池、图形数据池等数据池。面对大量的安全设备，数据湖需要支持各种类型的访问渠道，支持不同协议下的异构数据访问，实现原始数据存储和平面标准化数据处理，并支持可持续和可扩展。

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  如何做因果关系数据湖?

  数据湖通过数据服务平台、数据共享平台和统一的数据应用环境，支持交易、实时监控和分析应用。数据处理集成、分析应用、海量搜索、人工智能等应用可以部署在应用环境中，根据需要动态加载和临时存储数据，结果写回数据湖存储环境，以服务启动任务和查询结果数据。

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  第三代数据仓库平台结合

  第三代数据仓库平台结合数据仓库和数据湖的优势，结合数据仓库丰富的管理功能和适合数据仓库的性能优化能力，以及支持各种数据格式的低成本存储数据湖的灵活性，引入统一的元数据层，不仅统一了基于表的数据访问和基于文件的数据访问模式，还实现了访问控制、版本控制等事务管理功能，形成lakehouse架构。

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  数据湖提倡存储原始数据,统一存储不同结构的数据

  数据湖的本质是利用低成本技术捕捉、提炼和探索大规模、长期存储原始数据的方法和技术。我们认为，目前的分析数据库是指为企业管理、业务、数据分析师、数据科学家等人员提供的各种数据存储和计算引擎，包括传统的数据仓库、数据湖和目前正在兴起的智能湖仓库。

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  智能湖仓将逐步取代传统的数据仓库和数据湖

  近年来，湖仓一体化结构解决了数据湖与数据仓库系统的分离，将数据湖的灵活性、数据丰富性与数据仓库的企业战略/战术分析支持能力相结合，逐步演变为集多源异构数据统一存储、多模型计算分析、统一数据处理于一体的大数据综合解决方案；

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  数据湖、数据仓库和湖仓库的整合

  数据仓库捕获结构化数据并按模式组织。数据仓库是数据仓库，非常适合月度报告和其他操作，因为它具有高度的结构化。元数据无缝连接，相互补充，数据仓库模型反馈到数据湖（成为原始数据的一部分），湖的结构化应用沉淀到数据仓库。

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