新一代ERP使用数据湖存储数据

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。

从技术角度来看，数据网格的主要优势在于保持组织增长过程中的发展速度，如上述，这是必要的，以继续从数据中产生业务效益。数据网格旨在通过分散数据生产和治理来解决其他数据架构(如数据仓库或数据湖)的缺点。这些其他结构引入了一个瓶颈，一个负责协调和准备整个公司的所有数据的中央团队。单个团队无法扩展以满足不断增长的组织的各种数据需求。技术和团队知识很快就成为规模问题。最后，越来越多的时间花在维护上，新项目越来越延迟。

GBase GCDW作为大数据平台综合处理能力的重要组成部分，具有多租户数据开放能力和跨中心操作能力，结合大数据应用的复杂集成，可以集成管理各种平台，集成机器学习智能计算能力、关系计算和非关系计算集成计算能力和数据实时访问、实时处理能力，同时集成数据湖，支持数据的安全传输和数据的统一存储，实现DaaS服务的部署和开放能力，通过计算存储分离架构连接到分析域的私有云和公共云。依靠这些能力在云上构建湖仓一体化。

其次，数据湖是一个包含所有原始数据的中央存储库。数据湖强调，在原始状态下存储数据不会修改或删除数据。因此，数据湖可以满足数据一致性和易于管理的要求，为企业提供良好的数据基础设施，同时存储大量未处理的数据。

数据湖成功的前提是工具是否开放，体验是否足够好。显然，一些传统数据仓库的收集和开发工具不好，往往不能向公众开放。

从图中可以看出，数据湖在处理过程中并不比数据仓库多，更多的是结构性的变化。以下是数据存储、模型设计、加工工具、开发人员和消费者五个方面的比较。

事实上，这种比较有很大的逻辑漏洞：即从结果的角度来看差异，然后用这种差异来解释差异，逆转因果。例如，AWS数据湖可以处理非结构化数据，而数据仓库不能处理非结构化数据，这被认为是数据湖和数据仓库之间的本质区别之一。

在下面的文章中，我们应该探索未来数据湖和数据仓库之间的区别，学习一件新事物，一步一步地发现它的本质。

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事实上，早在数据湖出来之前，许多企业就在做类似的数据湖工作，但我们更关注数据仓库结构化数据处理，对于非结构化数据日志是更多的存储，因为需要通过应用程序处理获得他们想要的结果，只是没有系统的处理。

目前，湖仓一体化已成为一个非常热门的概念。近年来，各公司围绕这一概念推出了许多产品，甚至导致市场上一些老产品的名称发生了变化。一些老产品也朝着湖仓一体化的方向发展。至少，它们首先被制成数据湖，然后进一步转变为湖仓一体化。这些因素给用户造成了一定程度的选择困难。