为什么数据湖被炒作成新概念?

这仍然可以选择由分散的单位在拥有中央数据存储的同时工作和拥有数据。事实上，这是许多公司不需要在数据制造商方面具有完全灵活性的常见实施方法。这也是业务智能（BI）或者在数据科学团队中保持数据湖和数据仓库的常用方法。然后，数据湖和数据仓库成为数据网格中的节点。请参见图1.3。

在接下来的发展中，数据湖应该是什么样子需要得到答案，但目前典型的组织需要数据仓库和数据湖，因为它们可以满足不同的需求和使用需求。因此，数据湖与数据仓库的存在并不冲突，也不是替代关系，而是相互整合关系。

数据网格存在误解。有时人们认为数据网格是中央数据湖或中央数据仓库的独家替代方案。但这并没有考虑到数据网格的本质：它是技术和组织的结合。数据网格是集中数据单元管理中央数据存储中数据的替代方案。

由于数据仓库生产不支持非结构化数据、成本高、不灵活等局限性，数据湖也存在查询性能低、实时性差、可靠性差的问题。将两者融合的技术解决方案，即湖泊仓库融合双方优势，逐步发展。GBase GCDW应运而生。

不懂数据的人可能会觉得数据湖很厉害，懂数据的人可能会觉得只是一堆数据仓库技术的堆叠包装。看上面的框架图，哪个专业词汇数据人不懂？为什么数据湖被炒作成新概念？

易华录董事会秘书：感谢您对公司的关注！公司数据湖中的数据属于客户。公司数据湖获得政府公共数据运营授权，获得数据资源运营权。公司在数据湖中建立和运营“易数车间”-数据资源资产、价值和数据交易的基础系统，实现数据湖中存储的数据价值的开发和交易集成。

与第一个技术挑战类似，与数据管理相关的关键挑战是确保数据易于定位，并有全面的文档记录。数据目录的重要性不容低估。这并不是数据网格的独特挑战，但忽视它的后果将更加严重，因为它是基于分权范式的。没有中央数据团队能够临时识别可用数据资产（即使这种临时查询不是与数据湖内容交互的建议形式）。

通过滴普技术的湖仓一体化技术，为能源集团提供11类全油田数据服务，基于滴普技术DLinkMesh提高油田勘探开发数据服务的及时性，以及主数据湖和分布式区域湖管理能力，支持八种油气数据应用智能场景，数据驱动业务价值，使数据可用、易用、易用。

董事会秘书易华录：感谢您对公司的关注！公司没有放缓数据湖业务。由于业务重点从数据湖建设转向数据湖和数据元素运营，公司暂时停止了大规模的重资产投资，公司仍在扩大和布局轻资产数据湖。公司将在国家综合政府大数据系统建设的指导下，根据数字中国建设总体布局规划的指导，未来巩固数字基础设施和数据资源系统“两基础”，继续推动数据要素相关业务和数字经济基础设施业务发展，公司业务处于重大机遇期。

数据网格广泛应用于各种格式的数据湖和数据仓库。一般来说，数据网格并不试图专注于任何特定的技术。我们将在1.6节中进一步讨论这种二分法。现在，让我们保持积极的态度，专注于数据网格的好处。

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近年来，随着数据和信息技术的不断发展，数据湖的概念越来越受到关注。那么，什么是数据湖呢？如何建立和维护数据湖？

新一代 ERP 使用数据湖存储数据。与数据库结构化数据保存不同，数据湖以原始和非结构化的形式存储数据。在存储过程中，它不处理或分析数据，而是接受和保留来自数据源的所有数据，以备将来提取和使用。数据湖的这一特点也使企业在生产经营中积累的大量数据得以沉积，而不是像以前那样被直接抛弃。随着大数据分析技术的应用，数据湖中处理的大量原始数据将有机会从不同维度和精细度为企业维度的管理分析提供支持。