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。
随着互联网的加速发展和移动互联网的快速兴起，数据采集更方便、数据种类更丰富，行为轨迹、语音视频等非结构化数据爆发式增长，数据规模进一步扩大。
在新形势下，传统的数据库、数据仓库等处理技术无法适应快速响应、实时分析的数据需求，难以处理日志、语音等非结构化数据，企业迫切需要一个新型大数据解决方案——“数据湖”应运而生。
一、数据湖的起源
如果把数据比作大自然中的水，数据湖就是汇聚源流的湖泊。
诞生之初，数据湖通常被定位为各类原始数据的集中存储库。在数据内容方面，既包括业务系统数据的原始副本，也包括用于报告、分析和机器学习等任务的加工后数据；在数据格式方面，既包括来自关系数据库的结构化数据，也包括半结构化数据（XML、JSON）、非结构化数据（图像、音视频、文档）等。
随着技术的不断发展和应用的不断深入，人们逐渐发现数据湖仅存储不管理会带来一系列问题。湖内各类数据又多又杂难以使用，最终会退化为“数据沼泽”，存储其中的数据也失去价值。
因此，数据湖必须精细管控、有序开放，不仅要支持海量异构数据的集中存储，还要能支持海量数据的分析处理，实现存得下、管得好、用得上。数据湖优势如图1所示。
