数据湖的技术架构包含哪些方面？-数字化转型网www.szhzxw.cn

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。

数据湖是一种存储架构，本质上讲是存储，企业基于云服务，可以快速挖出一个适合自己的“湖”，完成数据的采集、存储、处理、治理，提供数据集成共享服务、高性能计算能力和大数据分析算法模型，支撑经营管理数据分析应用的全面开展。为规模化数据应用赋能。

数据湖技术架构涉及了数据接入（转移）、数据存储、数据计算、数据应用、数据治理、元数据、数据质量、数据资源目录、数据安全及数据审计等10个方面领域：数字化转型网www.szhzxw.cn

1.数据接入（移动）

数据提取允许连接器从不同的数据源获取数据并加载到数据湖中。数据提取支持：所有类型的结构化，半结构化和非结构化数据。批量，实时，一次性负载等多次摄取；在数据接入方面，需提供适配的多源异构数据资源接入方式，为企业数据湖的数据抽取汇聚提供通道。数字化转型网www.szhzxw.cn

2.数据存储

数据存储应是可扩展的，提供经济高效的存储并允许快速访问数据探索。它应该支持各种数据格式。

3.数据计算

数据湖需要提供多种数据分析引擎，来满足数据计算需求。需要满足批量、实时、流式等特定计算场景。此外，向下还需要提供海量数据的访问能力，可满足高并发读取需求，提高实时分析效率。并需要兼容各种开源的数据格式，直接访问以这些格式存储的数据。

4.数据治理

数据治理是管理数据湖中使用的数据的可用性，安全性和完整性的过程。数据治理是一项持续的工作，通过阐明战略、建立框架、制定方针以及实现数据共享，为所有其他数据管理职能提供指导和监督。

5.元数据

元数据管理是数据湖整个数据生命周期中需要做的基础性工作，企业需要对元数据的生命周期进行管理。元数据管理本身并不是目的，它是组织从其数据中获得更多价值的一种手段，要达到数据驱动，组织必须先是由元数据驱动的。数字化转型网www.szhzxw.cn

6.数据资源目录

数据资源目录的初始构建，通常会扫描大量数据以收集元数据。目录的数据范围可能包括全部数据湖中被确定为有价值和可共享的数据资产。数据资源目录使用算法和机器学习自动完成查找和扫描数据集、提取元数据以支持数据集发现、暴露数据冲突、推断语义和业务术语、给数据打标签以支持搜索、以及标识隐私、安全性和敏感数据的合规性。

7.隐私与安全

数据安全是安全政策和安全程序的规划、开发和执行、以提供对数据和信息资产的身份验证、授权、访问和审核。需要在数据湖的每个层中实现安全性。它始于存储，发掘和消耗，基本需求是停止未授权用户的访问。身份验证、审计、授权和数据保护是数据湖安全的一些重要特性。

8.数据质量

数据质量是数据湖架构的重要组成部分。数据用于确定商业价值，从劣质数据中提取洞察力将导致质量差的洞察力。数据质量重点关注需求、检查、分析和提升的实现能力，对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题进行识别、度量、监控、预警等一系列活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。

9.数据审计

两个主要的数据审计任务是跟踪对关键数据集的更改：跟踪重要数据集元素的更改；捕获如何/何时/以及更改这些元素的人员。数据审计有助于评估风险和合规性。数字化转型网www.szhzxw.cn

10.数据应用

数据应用是指通过对数据湖的数据进行统一的管理、加工和应用，对内支持业务运营、流程优化、营销推广、风险管理、渠道整合等活动，对外支持数据开放共享、数据服务等活动，从而提升数据在组织运营管理过程中的支撑辅助作用，同时实现数据价值的变现。在基本的计算能力之上，数据湖需提供批量报表、即席查询、交互式分析、数据仓库、机器学习等上层应用，还需要提供自助式数据探索能力。

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