数据湖（data lake）是一个集中式存储库，可让您以任何规模存储所有结构化和非结构化数据。
数据湖以原始、原始的形式存储数据，让数据工程师能够进行各种类型的分析，例如：
这些帮助业务分析师做出更好、更基于数据的决策。
虽然我们自己的 InterSystems IRIS®等技术提供了与数据湖交互的接口，但数据湖本身更像是一种数据存储的概念设计模式，而不是具有传统图形用户界面的软件应用程序。
在向他人解释数据湖或演示数据湖时，您可能会登录这些存储工具或服务之一，以展示数据是如何组织、访问和分析的。
在本篇文章中，您将了解到有关数据湖的所有知识，包括：
- 它们是什么，如何工作
- 它们与其他类型的数据管理结构有何不同
- 为组织带来的益处
- 您是否需要它
那我们开始吧！
数据湖从传统数据管理系统演变而来
数据通常存储在称为数据仓库（data warehouse）的结构化数据库中，在使用前需要对数据进行清理和结构化。 数据仓库虽然对定期批量报告很有效，但对于一些实时处理和分析的需求来说，就不那么灵活了。 它们在某些业务应用中表现良好，但要求数据在写入仓库之前必须符合预定义的架构。
一些企业每天都会从数十个来源收集成千上万的数据点（而这还是较少的情况）。 当这些数据很少共享相同的模式或格式时，就会导致在传统数据仓库中提炼原始数据既费时又低效。相比之下，
数据湖接受来自各种来源的原始数据，包括物联网设备、社交媒体馈送、移动应用程序等。 数据湖通常利用 "schema-on-read" 技术，而不是像数据仓库那样执行模式。 这意味着数据只有在读取以进行分析时才会被结构化，从而使数据分析师具有更高的灵活性和效率。
数据湖主要由数据科学家和数据工程师使用，以提取有意义的业务洞察，然后将这些洞察进行可视化以进行展示。
数据湖的主要特征
数据湖在设计时考虑了几个主要特点：
- 可扩展性：它们可以大规模扩展，存储 PB 级的数据，以适应现代企业数据的指数级增长。
- 灵活性：数据湖支持各种数据类型，从 CSV 文件和图像到二进制数据，无需转换为预定义模式。
- 成本效益：通过使用廉价的商品硬件或具有成本效益的云存储解决方案，数据湖可以成为海量数据存储的更经济的选择。
这些特性使得数据湖成为那些希望通过大数据分析获得深刻见解和做出明智决策的企业不可或缺的资产。
随着我们深入研究数据湖的架构、实施和运行，您很快就会明白为什么数据湖在现代数据管理领域举足轻重。
数据湖适合您的企业吗？
在考虑数据湖是否是企业的正确解决方案时，利益相关者应提出一系列诊断性问题，以评估其当前的数据能力、需求和未来目标。
以下是指导这一评估的一些关键问题：
1. 我们目前管理的数据量有多大，种类有哪些？
确定贵组织是否处理大量结构化、半结构化或非结构化数据。 数据湖对于处理多样化和大规模数据集的组织尤为有益。
2. 我们目前的数据存储和分析能力能否满足我们的需求？
考虑现有的数据管理系统（如传统数据库或数据仓库）是否足以满足贵组织的需求，尤其是在可扩展性、灵活性和成本效益方面。
3. 我们是否需要执行高级分析或实时数据处理？
如果您想提高预测分析、机器学习或实时分析的能力，可能需要一个数据湖来动态处理大型数据集。
4. 我们是否拥有必要的信息技术基础设施和专业知识？
考虑贵组织是否拥有实施和维护数据湖所需的 IT 基础设施和专业技术知识。 这包括评估技术人员的可用性以及潜在培训或招聘的必要性。
5. 我们实施新数据管理解决方案的预算是多少？
确定可用于投资数据湖的资金。 虽然从长远来看，数据湖具有成本效益，但建立和维护数据湖可能需要大量的初始投资和持续投资。
6. 数据湖如何与我们现有的 IT 生态系统整合？
评估新数据湖如何与现有 IT 系统和业务流程整合。 有效的集成对于最大限度地发挥数据湖的优势至关重要。 通过全面考虑这些问题，利益相关者可以就数据湖是否适合其组织的需求做出明智的决定。 这种战略方法可确保对数据湖的投资与更广泛的业务目标和技术能力保持一致。
实施数据湖：分步指南
如果您已经了解了这些问题，并认为自己是数据湖的主要候选者，那么下面就是如何实施数据湖的高级别概述。
1. 确定业务目标和要求
与风险管理、客户服务和运营部门的利益相关者合作，收集具体的数据需求。 确定如何利用数据湖进行实时风险分析、提供个性化客户体验以及简化后台流程。
2. 选择正确的技术平台
选择像 InterSystems IRIS这样强大的数据管理平台，它可以满足数据湖架构的所有特定需求。
InterSystems IRIS的特点是：
- 灵活，支持整合多种来源和数据类型的数据
- 可扩展，专为高效管理大规模数据集而构建
- 可互操作，实现不同系统和应用程序之间的无缝通信
3. 设计数据管理和安全措施
InterSystems IRIS 提供强大的安全功能，包括加密、身份验证和审计，这对于管理数据湖中的敏感数据至关重要。 此外，它还支持数据管理实践，以帮助确保数据质量和遵守各种法规。
4. 数据输入和存储
包括来自交易系统、客户互动日志、市场数据馈送和监管报告的数据。 InterSystems IRIS 可以从各种来源采集数据，包括关系数据库、NoSQL 数据库、文件系统甚至实时数据流。 这种灵活性对于需要整合不同来源数据的数据湖架构至关重要。
5. 数据组织与优化
建立明确的数据分区，如原始数据用于未处理数据，可信数据用于经过验证和清理的数据，精炼数据用于可用于分析的数据。
6. 实现数据处理和分析
InterSystems IRIS 能够与分析工具无缝集成，这意味着可以使用 SQL 和其他查询语言直接访问和分析存储在数据湖中的数据。 这种直接集成有助于避免将数据移入单独的分析数据库，从而降低复杂性并提高性能。
下一步
数据湖对于处理大量不同数据并需要复杂分析能力的企业来说至关重要。 InterSystems IRIS 是一个功能强大的平台，可帮助企业有效实施和管理数据湖，确保其数据资产价值最大化。
InterSystems IRIS 可帮助您
获得下一阶段的商业智能
洞察力，并为
您的组织
做出数据驱动型决策。
关于数据湖的常见问题
数据湖仓（Data Lakehouses）结合了数据湖和数据仓库（data warehouse）的最佳特性。 它们保持了数据湖处理各种数据类型的灵活性，并增加了数据仓库的管理功能，如 ACID 事务和模式执行，以高效地支持机器学习和商业智能应用。
数据集市（Data Marts）是数据仓库的子集，针对特定业务线或部门进行了优化。 它们包含结构化数据，设计用于快速访问，以支持具体、常规的业务洞察，而不是广泛的探索。
这包括在读取数据进行分析时，使用数据转换工具和针对当前分析任务的查询语言，将结构或模式应用到数据中。
云数据湖（Cloud Data Lakes）则托管在云平台上，提供可扩展性、灵活性，并且通常更具成本效益，同时维护负担也较小。 它们利用云存储和计算能力处理数据，便于与各种数据分析服务集成。
工程师和数据科学家利用这些历史数据来构建模型和分析数据，使他们能够预测未来事件，并基于过去和现在的数据洞察为战略决策提供依据。
