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。数据增加、删除、更改、检查服务统一部署在数据服务平台上，供交易应用访问和呼叫；数据共享平台通过订阅需要监控的数据实时分发给监控应用；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。其中，随着技术更新的不断叠加，应用环境公共组件逐渐平台共享。如果暂时不能满足应用程序的需要，可以在统一的环境中部署组件和加载数据。

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有了架构，我们必须突破核心技术。因果关系数据湖包括基于数字对象的数据组织、基于数据池的数据存储、基于数据世界系统的数据计算、基于因果推理的数据分析和基于因果查询语言的人机交互五项核心技术。

它还吸收了数据仓库和数据湖的优势。数据分析师和数据科学家可以在同一数据存储中操作数据，也可以为公司的数据处理带来更多的便利。在数据湖上建立数字仓库，使存储更加便宜和灵活，同时，湖仓集成可以有效地提高数据质量，减少数据冗余。ETL在湖仓一体化建设中起着非常重要的作用，它可以将不规则的数据湖层数据转化为数仓层结构化数据。湖仓一体化的价值在于：

数据湖为灵活和面向任务的结构化应用提供数据。详细的业务需求和艰难的数据建模不是数据湖的先决条件。数据湖为最终用户提供了最大的灵活性来处理数据。不同的用户可能对相同的原始数据有不同的理解。

数据湖还要求用户具备不同数据类型的专家知识，因为数据是无组织的，格式不同。由于其结构本身定义良好，更广泛的用户更容易访问数据仓库。

为支持您的试点项目，确定几个关键的高价值个人信息或敏感数据源。这些数据源可以是数据库、文件系统、数据仓库、数据湖或其他用于数据扫描的存储库。

以上数据存储和数据分析是数据湖必须具备的基本能力，但就解决方案而言，如果实际解决业务问题，只有基本能力不足以实现其应用，甚至成为可怕的数据沼泽。因此，在数据湖解决方案中，还需要结合一系列数据湖的管理能力，帮助您管理和识别数据湖中的数据。这些能力包括：

走出数据沼泽的困境，我们认为不仅需要创新数据采集和传输存储技术，还需要创新数据分析技术，因果关系为强人工智能打开了一扇“科学之门”。为此，针对大数据沼泽治理的挑战，结合国际科学技术最先进的因果关系新科学，我们提出发展因果关系数据湖技术。

Billl Inmon指出：“数据仓库是一个面向主题、集成、反映历史变化的非易变数据集，用于支持管理决策过程。AWS将数据湖定义为“允许您以任何规模存储所有结构化和非结构化数据的集中存储库”。您可以根据原始存储数据（无需结构化数据），并运行不同类型的分析 – 指导做出更好的决策，从控制面板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习。

”利用检测技术，将各种产品的弱威胁信息整合作为恶意活动的强有力证据； 有能力实现更快、更有效的自动化响应； 基础数据湖可以提供更广泛、更低成本的数据存储、分析和机器学习能力； 基于云的交付技术。

那么，如何做因果关系数据湖呢？近年来，我们按照核心概念开发、架构设计创新、关键技术突破和典型应用验证的步骤迭代推广。

1)统一数据入口：形成统一的数据集成数据湖，统一存储不同结构的数据，使不同数据具有一致的存储模式，便于连接，真正解决数据集成问题。