湖仓一体化的结构理念自然成为企业构建IT运维大数据栈的必要选

产业数字化升级，数据从幕后到舞台，“数据湖”和“数据仓库”逐渐形成了当前“湖仓库集成”数据系统的演变趋势。这一趋势不仅席卷了数据圈，而且影响了一系列下游产业，对数据场景的着陆，特别是IT操作和维护产生了最直接的影响。

与以往流于数据湖和数据仓库的争议相比，IT运维遇到的数据问题要现实得多：IOT时代企业的IT环境不仅要求数据湖的兼容性和可扩展性，还要求数据仓库的可用性。湖仓一体化的结构理念自然成为企业构建IT运维大数据栈的必要选择。

近年来，工业数字化进程带来了数据场景的大爆发，使湖仓之争最终走向统一：由于数据湖和数据仓各有优势，只需取长补短。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。必要时，它可以从湖中提取并分类。湖仓一体化是客观环境的产物。

系统根据具体规则自动缓存和移动湖仓之间的数据，根据规则自动确定哪些数据放在数仓中，哪些数据保留在数据湖中，然后形成集成；

与数据湖相比，湖仓一体化结构的主要功能是提高实时业务处理和非结构化数据处理能力。湖仓一体化的优势主要体现在四个方面：一是数据管理能力完善，二是数据可以及时追溯，三是支持丰富的计算引擎，四是数据实时性更高。

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。本研究项目将重点梳理金融、互联网、零售、娱乐、电信、能源、物流、交通、制造、能源、医疗、政府等领域的市场趋势、前沿技术、企业需求、竞争形势，从价值创造、技术发展维度推测或预测市场发展前景。

不同的使用模式导致数据湖和数据仓库的数据质量存在显著差异。传统数据仓库在编写数据时对数据进行了检查和清理，可以保证数据准确应用于业务场景，可以高度信赖；由于数据湖采用读取模式，数据在仓储过程中没有严格清理和验证，容易出现数据丢失、无效、重复等问题。

数据湖具有很强的存储能力，可容纳大量数据 数据湖中有许多数据格式，不仅是结构化数据，还存储半结构化和非结构化数据 数据湖提供从异构数据源中提取数据和元数据的功能，并将其吸收并集合到混合存储系统中 数据湖提供数据转换引擎，支持数据集的转换、清洗和与其他数据集的集成，并为数据湖数据和元数据的检索和查询提供界面

科研项目管理系统

从几年前流行的数据仓库到今天的数据湖，近年来关于数据存储平台的新术语层出不穷，很多人认为数据湖是骗人的“新概念”。

数据湖的主要作用：数据湖可以更方便、更低的成本解决不同数据结构的统一存储问题，也可以为机器学习提供全球数据。我们可以将数据湖理解为集成大数据集成、存储、处理、机器学习和数据挖掘的解决方案。

在用户需求的驱动下，数据湖和数据仓库供应商扩展到原范围以上的限制范围，逐渐形成了“湖仓库”和“从数字仓库到湖”两种“湖仓库一体化”的形成路径。虽然在底层逻辑中，湖仓库一体化仍然是一个二元系统，但它可以极大地帮助用户在原始IT的基础上包装更紧密的大数据范式，或直接提供完整的托管服务。