湖仓管理系统需要充分利用数据湖的弹性伸缩能力

这个湖仓管理系统需要充分利用数据湖的弹性伸缩能力，帮助用户在保证性能和可用性的前提下最大限度地降低成本，并对用户花费的每一分钱负责。

有了一个大的池来存储原始数据和细节数据，数据分析师不再需要担心数据无法追溯和细节丢失，但根据传统情况 BI 方法论仍然需要将数据湖的数据导入数据仓库，以建立终端想要的数据市场。那么，为什么我们不能放弃旧的框架，直接分析数据湖，而不是更快、更经济呢？

数据管道由数据源、一个或多个处理步骤和目标位置三个关键要素组成。在某些数据管道中，目标位置可以称为接收器。数据管道使数据从应用程序流向数据仓库，从数据湖流向分析数据库，或流入支付处理系统。数据管道也可能有相同的数据源和目标位置，使管道纯粹是关于修改数据集的。每当数据在A点和B点(或B点、C点和D点)之间处理时，就会有一个数据管道。

数据网格是特定领域数据产品的网络。它比数据湖更具可扩展性，因为新的数据源或新的数据消费者只意味着添加一个新的域（数据产品），而不是访问整个数据湖。

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多年来，肖冠宇一直致力于数据湖和数据仓库技术的研究和创新，开发了优秀的数据平台系统，如数据仓库大数据平台和湖仓库集成多维分析平台。他为企业提供了强大的数据处理和挖掘工具，使企业能够以低成本处理巨大的业务数据，挖掘数据的潜在价值，提高企业的市场竞争力，帮助企业进一步发展。