数据湖是一种自然/原始格式的数据存储系统

一个底座建立一个基础。底座，基础，只有基础生长能力更安全、更可靠。华为建立的基础是云数智能综合结构。在此基础上，每个数据仓库、数据湖、人工智能平台和底层计算能力都可以相互连接和协调。

维基百科全书：数据湖是一种自然/原始格式的数据存储系统。数据湖通常是企业中全数据的单一存储。全数据包括原始系统产生的数据和各种任务产生的转换数据。各种任务包括报告、可视化、高级分析和机器学习。数据结构包括结构化、半结构化和非结构化。数据沼泽是一种退化和缺乏管理的数据湖。

数据中台厂商

元数据管理用于确保整体指标的业务口径一致，主要包括元数据管理（基本信息、结构信息、标准映射等）、元数据采集、元模型定义与管理、元数据分析(血缘分析、影响分析、全链分析等)。)用于影响分析和故障追溯。元数据管理支持元数据的收集和导入(技术元、业务元和管理元)，是数据湖管理的基石。结合元数据映射，数据标准自动生成质量检验规则，触发数据质量的自动检验和运行。

用分布式对象存储代替Hadoop存储，实现存算分离，架构更加灵活。 多场景调度计算采用云原生弹性伸缩、批流融合的计算引擎，简化部署架构。 仓湖一体化，利用数据湖和数据仓库的各自优势，实现“湖”和“仓”的数据和元数据无缝连接，“自由”流动。 构建WEB标准化、底层解耦的立方体开放系统，降低数据分析门槛，提高数据分析的易用性。

然而，如果我们能用传感器检测到这些数据，并将数据传输到云环境（即我们的数据湖），我们就可以处理电梯的历史数据和实时数据，然后我们就可以实现一些预测和洞察力。例如，如果某一楼层（如四楼）的门健康状况良好，那么所有楼层都会很好，就有机会优化维护任务，而无需逐层检测和维护。

与此同时，里夫斯在这场比赛中再次表现出色。里夫斯在进攻和防守两端都表现出色，在11场比赛中得到21分、2个篮板和3次助攻。在湖人队的胜利中，纳恩也是锦上添花。纳恩本赛季的表现非常糟糕，所以很多人认为纳恩应该被抛弃，但哈姆一直坚持使用纳恩。现在纳恩又回来了。纳恩在第四节也表现出色。可以说，当湖人领先大比分时，纳恩的表现只能算是锦上添花。比赛结束时，纳恩得到13分、3个篮板和2次助攻，纳恩在第四节5中3得到9分，1个篮板和1次助攻。

为了降低存储成本，阿里云选择了提供独立可扩展性的存算分离架构。客户可以将数据放入湖中，并根据需要扩展计算引擎的容量。这种解耦方法将获得更高的性价比。阿里云对象存储 OSS 它是数据湖的统一存储层，可以连接各种业务应用和计算分析平台。

紧张局势在大数据安全领域继续升级。随着虚拟世界的日益流行，数字足迹呈指数级增长-大数据，或保存机密信息或知识产权的任何数据集，是下一个武器资产。每一次泄露都表明，严格的网络安全保护、稳定的数据实践和负责任的管理对于政府、市场营销、研究或其他目的的数据管理至关重要。在这种情况下，数据湖、数据库、存储和备份站点的安全对任何在美国或中国运营的组织都至关重要。

南京大学硕士毕业 PASA LAB 在字节跳动数据引擎团队工作的大数据实验室，目前专注于数据湖场景的落地。

Championx数据湖也有了新的用途。公司的其他业务计划开始在数据湖中存储数据，这可以促使跨职能团队思考各种信息，思考如何使每个部分大于部分之和。其中一种类型是客户、订单和供应链数据(客户经常要求ChampionX公司提取数据并与现场数据合并进行影响分析)、相关报告及其客户对供应链网络中断的影响。在过去，合并这些数据需要几周的时间，主要是因为它们一直生活在不同的生态系统中。现在，同样的分析只需要几个小时。

? 数据湖。数据湖是一个用于存储大量非结构化数据的系统，其中未定义数据的用途。该解决方案以较低的成本存储大量数据。然而，这是以有效和快速分析的可能性为代价的。因此，如果目标是存储大量未定义的非结构化数据，则将数据集成到数据湖中可能是最佳选择。