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。
为了准确理解数据湖能给企业带来哪些好处，理解数据湖的工作机制以及构建功能齐全的数据湖需要哪些组件就显得尤为重要了。在一头扎进数据湖架构细节之前，不妨先来了解数据湖背景中的数据生命周期。
在一个较高的层面来看，数据湖中数据生命周期如图2-1所示。
上述生命周期也可称为数据在数据湖中的多个不同阶段。每个阶段所需的数据和分析方法也有所不同。数据处理与分析既可按批量（batch）方式处理，也可以按近实时（near-real-time）方式处理。
数据湖的实现需要同时支持这两种处理方式，因为不同的处理方式服务于不同的场景。数据湖的处理方式（批处理或近实时处理）的选择也依赖数据处理或分析任务的计算量，因为很多复杂计算不可能在近实时处理模式中完成，而在一些案例中，则不能接受较长的处理周期。数字化转型网www.szhzxw.cn
同样，存储系统的选择还依赖于数据访问的要求。例如，如果希望存储数据时便于通过SQL查询访问数据，则选择的存储系统必须支持SQL接口。
如果数据访问要求提供数据视图，则涉及将数据存储为对应的形式，即数据可以作为视图对外提供，并提供便捷的可管理性和可访问性。
最近出现的一个日渐重要的趋势是通过服务（service）来提供数据，它涉及在轻量级服务层上对外公开数据。每个对外公开的服务必须准确地描述服务功能并对外提供数据。此模式还支持基于服务的数据集成，这样其他系统可以消费数据服务提供的数据。
当数据从采集点流入数据湖时，它的元数据被捕获，并根据其生命周期中的数据敏感度从数据可追溯性、数据世系和数据安全等方面进行管理。数字化转型网www.szhzxw.cn
数据世系被定义为数据的生命周期，包括数据的起源以及数据是如何随时间移动的。它描述了数据在各种处理过程中发生了哪些变化，有助于提供数据分析流水线的可见性，并简化了错误溯源。
可追溯性是通过标识记录来验证数据项的历史、位置或应用的能力。
——维基百科
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