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。
主要还是应用驱动力的问题。
因为那个时候大家关注的是报表，而报表最核心的要求就是准确性和一致性，标准化、规范化的维度和关系建模正好适应了这一点，集中化的数据仓库支撑模式就是一种变相的计划经济。
随着大数据时代到来和数字化的发展，很多企业发现，原始数据的非结构化比例越来越高，前端应用响应的要求越来越高，海量数据挖掘的要求越来越对，报表取数已经满足不了数据驱动业务的要求了。
一方面企业需要深挖各种数据，从展示数据为主（报表）逐步向挖掘数据（探索预测）转变，另一方面企业也需要从按部就班的支撑模式向快速灵活的方向转变，要求数据仓库能够开放更多的灵活性给应用方，这个时候数据仓库就有点撑不住了。数字化转型网www.szhzxw.cn
数据湖就是在这种背景下诞生的。
其实早在数据湖出来之前，很多企业就在做类似数据湖的工作了，但是只不过大家更多的集中在数据仓库结构化的数据处理中，对于非结构化的数据日志等更多的则是将其存储起来，对于需要的时候再通过应用程序进行处理获取到自己想要的结果，只不过是没有系统化的处理而已。
ETL之所以不开放，主要是驱动力不够，其实我们没有那么多类型的数据要定制化抽取。
很多企业不搞可视化开发平台也是容易理解的，报表就能活得很好，干嘛业务人员要自己开发和挖掘。现在数据湖叫的欢的，大多是互联网公司，比如亚马逊，这是很正常的。数字化转型网www.szhzxw.cn
而最近比较新的概念湖仓一体，阿里提出的概念，下面这张图来看一下：
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