企业不应面临简单的数据管理挑战

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虽然数据仓库有30年的发展历史，但云技术的发展为新一代数据仓库降低成本、更加灵活的发展提供了新的机遇。云技术在中国的快速发展为中国数据库制造商提供了战略机遇。数据库已经从早期的简单功能发展到具有大数据分析能力的“数据仓库”，再到存储各种数据的“数据湖”，并在数据库领域诞生了大量的创新企业。

数据生产没有上限，但个别数据库有存储上限。到目前为止，数据库集群、数据湖、数据仓库等高不可测的高端技术应运而生。不要指望它们简单易用！亲切地说：每个人都是烧钱的祖先，他们需要额外的付费。再加上后期维护成本和正宗祖传的利润收割机。本应招募的数据资源已演变成只谈鼓舞人心而不谈智力的智能领域！

“湖仓一体化”是在另一个方向上高效融合的尝试。数据湖更注重原始信息的保留，可以运行多种类型的分析；相反，基于SQL系统的数据仓库往往具有较强的结构化数据计算能力，但原始数据需要一系列处理才能进入仓库，存储的数据更接近数据的消费端。在“湖仓一体化”的架构下，数据仓库与数据湖之间的壁垒被打开，底层的多个存储系统并存，相互共享数据，形成资源池。上层发动机可以通过集成的包装接口访问，实现在线交易和在线分析的同时支持。“湖仓一体化”作为数据湖以极低的成本存储大量数据和高性能数据仓库进行大量数据处理的有机结合，也应该是未来的发展方向之一。

在全面数字化的今天，企业应对多云架构下不同云上的数据保护、迁移、复制、灾难容忍、归档、脱敏、开发测试等。在多云架构的同时，数据的增长也形成了大量的数据湖。企业不应面临简单的数据管理挑战，而应面临不同业务场景下的数据全生命周期管理挑战。在安全合规的前提下，实现不同应用场景下数据的管理、管理、归档和快速搜索，真正增强数字组织在数据能力方面的韧性。

基于微软Azure云，数据湖也是运行大数据工作负荷的经济有效解决方案。在处理数据时，您可以根据需求集群或任务付费模式进行选择。数据湖可以根据业务需要进行扩展，并独立扩展存储和计算，从而实现更大的经济灵活性。谷歌表示，数据湖不仅仅是存储，它不同于数据仓库。数据湖为企业以任何速度从任何系统获取任何数据提供了一个可扩展的安全平台。

数据湖的使用决定了数据湖本身的低频需求。 低频使用，大数据存储，要求存储成本低。 云服务提供商都是基于“对象存储”来做数据湖的。比如AWSS3，阿里OSS。

数字时代的代表工具是数据仓库、数据湖、智能分析平台、算法平台、数据资产管理平台等，以数据分析为核心，利用信息阶段收集的信息，通过数据发现问题，解决问题，优化业务流程和业务模式，实现企业的可持续发展。

第一层:备份数据湖。底座提供备份数据湖。备份数据湖可以通过保护和备份的方式将各种云上的不同业务和类型的数据放入备份数据湖。爱数采用自主开发的Proplyd 可满足海量数据高性能备份、存储、管理和使用的分布式存储。

正是因为数据架构师利用数据湖构建ML模型，为无数分析系统提供数据，然后按需执行查询和分析，他们获得了数据的潜在价值，促进了越来越多的组织开始构建数据湖中的数据生命周期。

多云架构不仅加速了数字化转型，而且进一步加速了数据的增长，形成了大量的数据湖。这使得企业不再面临简单的数据管理挑战，而是面临不同业务场景下的数据生命周期管理挑战。在安全合规的前提下，企业迫切需要在不同的应用场景下实现数据的管理、处理、归档和快速搜索，从数据能力上提高数字化的韧性。

公司于2017年开始实施数据湖战略。近年来，公司的业务重点从数据湖建设转向已建数据湖的有效运营，不断增加新数据运营、数据银行等轻资产业务的研发投资和渠道扩张，业务逐步集中在数据要素价值市场上。苏州证券指出，公司率先开创了数据要素资产化新模式“数据银行”，开展政府数据授权运营，提供标准化的API产品和数据平台开发运营服务。公司前期数据湖项目储备充足，2022年数据银行首个标杆项目在福州落地，公司先发优势明显。我们对公司在数据要素资产化市场的先发优势持乐观态度，运营收入的快速增长带来了利润水平的提高。回搜狐多看看