湖仓一体化是指将数据湖与数据仓库相结合,实现数据管理、处理和

Gartner 认为湖仓是一体的（Lakehouse）它是一个集成的基础设施，结合了数据湖的灵活性和数据仓库的标准化、易用性和高性能特性，没有物理和逻辑的数据岛。它可以有效地支持大量高频原始数据的收集和存储，支持高并发多模式数据的深度处理和最终数据的使用。

湖仓一体化是指将数据湖与数据仓库相结合，实现数据管理、处理和分析。该技术结合数据湖的灵活性和数据仓库的结构化管理，解决了传统数据仓库的刚度与数据湖的松散性之间的矛盾。核心技术包括元数据管理、数据集成、数据转换等。目前的挑战主要包括数据一致性、性能和安全性。

国内医疗卫生机构基于国家医疗大数据战略，开始探索建立和发展自己的医疗大数据平台。但利用医疗大数据平台进行分析，存在多源数据处理、海量数据处理等问题，在应用中存在一定挑战。由于数据湖架构存储原始数据的特点，每个数据源的数据可以直接进入湖中，适用于需要存储多源数据的场景。对于海量数据，数据湖架构可以依靠其分布式存储架构平行处理湖中存储的数据，从而支持大规模的数据分析和处理。

由于数据湖结构的高存储效率，医疗卫生机构可以依靠数据湖结构，实时预警医疗状况，实现实时预警、实时跟踪功能，协助医务人员实时了解最新的健康体征，采取最合适的医疗措施。在现有患者健康预警方法的基础上，建立数据湖结构的医疗卫生机构可以更有效地将患者最新的健康体征信息存储到数据湖中，提取和分析患者信息，实现更实时的预警。

目前公立医院专科建设的一个难点是，专科评价体系涉及病案首页、电子病历、手术麻醉等DRG、为了完成医院的专业评估，人力资源等系统数据需要跨越系统壁垒，实现数据关联和计算。通过数据湖架构，医院各信息系统的数据可以统一存储到数据湖中。在进行专业评估时，系统需要提取数据湖的数据，进行统一、标准化的处理。与传统的数据仓库架构相比，数据湖架构在存储数据时不需要统一和标准化医院各信息系统的数据，可以大大降低各信息系统多源数据集成的性能成本，使医院更容易有效地整合各信息系统的数据，综合评价其专业能力。

数据湖作为该架构的重要组成部分，通过整合和集中存储多源和多样化的数据，使企业能够更好地管理和挖掘数据，为企业提供更全面、更深入的数据洞察力，帮助企业实现更明智的决策和业务增长。数据湖的特点是存储多种数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据，这补充了巨山数据库的数据处理能力。

智慧迎新系统

假设有一个可以得到更好的支持 Upsert 更新的数据湖系统，数据直接 Upsert 写进去怎么样？此时，数据湖中的这张表是业务数据库中的镜像，流动 湖存储 支持按主键更新的数据湖需要一个！

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