数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
一个数据湖是一个原始的，未经加工的企业数据集中存储库。数据湖可以包含数百 TB 甚至 PB，存储来自运营源（包括数据库和 SaaS 平台）的副本数据。他们向任何授权的利益相关者提供未经编辑和未汇总的数据。由于其潜在的巨大（且不断增长）的规模以及对全球可访问性的需求，它们通常在基于云的分布式存储中实施。数字化转型网www.szhzxw.cn
虽然“淹没在数据中”这个说法可能很流行，但数据湖更多地是为了获取洞察力。
数据如何进入数据湖？利益相关者（可能是业务经理或数据分析专业人员）首先确定重要或有趣的数据源。然后，他们将数据从这些源复制到数据湖，几乎没有任何结构、组织或格式转换。复制原始数据允许企业简化数据摄取过程，同时为数据分析或机器学习等用途创建集成的真实来源。
存储在湖中的数据可以是任何东西，从完全非结构化的数据（如文本文档或图像）到半结构化的数据（如分层 Web 内容），再到关系数据库中结构严格的行和列。这种灵活性意味着企业可以上传从原始数据到完全聚合的分析结果的任何内容。数字化转型网www.szhzxw.cn
重要的一点是，数据湖提供了一个单一的地方来保存和访问有价值的企业数据。如果没有一个好的数据湖，企业就会增加从数据中受益的利益相关者所需的努力门槛。
现在就让 Stitch 提高您的数据灵活性和可访问性不可知的、可扩展的数据湖架构数据湖架构满足了对海量、快速、安全和可访问的存储的需求。该架构的核心是一个专为持久性（保护数据免遭损坏或丢失并保证持续正常运行时间）和可扩展性（允许任意更改的海量数据）而设计的存储层。
该存储层必须与数据类型和结构无关，能够将任何类型的对象保存在单个存储库中。这意味着数据湖架构独立于数据模型，因此可以在使用数据而不是存储数据时应用不同的模式。
数据湖架构的一个关键组成部分是将存储与计算分离。数据湖是可用的最高度抽象的存储库，它们的架构要求纯粹涉及存储空间的配置和访问。处理和分析层建立在顶部。数字化转型网www.szhzxw.cn
云平台具有固有的可扩展性和高度模块化的服务，是数据湖的最佳主机。Amazon S3等存储服务的设计具有构成良好数据湖的特征，具有抽象、持久、灵活且与数据无关的架构。
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