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。
数据湖这一概念，最早是在2011年由CITO Research网站的CTO和作家Dan Woods首次提出。其比喻是：如果我们把数据比作大自然的水，那么各个江川河流的水未经加工，源源不断地汇聚到数据湖中。业界便对数据湖一直有着广泛而不同的理解和定义。数字化转型网www.szhzxw.cn
“数据湖是一个集中化存储海量的、多个来源，多种类型数据，并可以对数据进行快速加工，分析的平台，本质上是一套先进的企业数据架构。”
“数据湖”的核心价值在于为企业提供了数据平台化运营机制。随着DT时代的到来，企业急需变革，需要利用信息化、数字化、新技术的利器形成平台化系统，赋能公司的人员和业务，快速应对挑战。而这一切的数据基础，正是数据湖所能提供的。
下面通过一组漫画，更直观的解释数据湖的概念。数字化转型网www.szhzxw.cn
从前，数据少的时候，人们拿脑子记就可以了，大不了采用结绳记事：
后来，为了更有效率的记事和工作，数据库出现了。数据库核心是满足快速的增删改查，应对联机事务。
比如你用银卡消费了，后台数据库就要快速记下这笔交易，更新你的卡余额。
日子久了，人们发现，库里的数据越来越多了，不光要支持联机业务，还有分析的价值。但是，传统数据库要满足频繁、快速的读写需求，并不适合这种以读取大量数据为特征的分析业务。
于是，人们在现有的数据库基础上，对数据进行加工。这个加工过程，被称为：ETL（Extract-Transform-Load）抽取、转换和加载。数字化转型网www.szhzxw.cn
经过这三步，数据仓库就建好了。这个“仓库”，主要是为了数据分析用途，比如用于BI、出报表、做经营分析等等。
简要总结下：数据库用于联机事务，通常为小数据量高频读写。
数据库等原始数据，经过ETL加工以后，就被装进了数据仓库。数据仓库主要用于联机分析业务，通常为大数据量读取。数字化转型网www.szhzxw.cn
虽然应用场景不一样，但他们都是结构化数据。
在相当长的一段时间内，他们联合起来，共同满足企业的实时“交易”型业务和联机“分析性”的业务。
随着时代的发展，数据的类型越来越多，人们对数据的需求也越来越复杂。
企业越来越看重这些“大数据”的价值，希望把他们存好、用好。
这些数据，五花八门，又多又杂，怎么存呢？数字化转型网www.szhzxw.cn
索性挖个大坑吧！
这就是数据湖的原型。说白了，数据湖就像一个“大水坑”，是一种把各类异构数据进行集中存储的架构。
为什么不是数据河Data River？数字化转型网www.szhzxw.cn
因为，数据要能存，而不是一江春水向东流。
为什么不是数据池Data Pool？
因为，要足够大，大数据太大，一池存不下。
为什么不是数据海Data Sea？
因为，企业的数据要有边界，可以流通和交换，但更注重隐私和安全，“海到无边天作岸”，那可不行。
so，数据湖，Data Lake，刚刚好。数字化转型网www.szhzxw.cn
可是，概念虽好，把这个“水坑”用好却不容易。
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