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。
数据湖的出现不是偶然，数据湖的出现肯定是要来解决问题的，我从两个角度解析一波！
（一）从解决BI问题角度
1. 解决大数据量场景下磁盘IO瓶颈
在大数据分析中，随着数据量的不断增加，搞IT的人其实都会发现：传统的存储架构在数据读取IO方面会出现明显瓶颈。具体来说，在6.1存算分离的架构下，当数据达到1ww级以上，尤其是在支持到10ww级别的仪表板查询时，在S3的共享存储下更容易出现IO带宽瓶颈。数据湖的出现就是为了解决这个问题，能够更好地支撑大数据量（如10亿级）分析的目标，提供数据存储。
2. 附带能力
提供高可用、多数据格式的数据存储能力：数据湖可以存储多种格式的数据，并且保证数据的高可用性，这就为企业的数据管理提供了更灵活的选择。
部分数据分析时延由T+1缩短到T+0：数据湖通过特定的机制，如业务库通过CDC到湖，湖的DB表BI不需要更新，能够加快数据分析的速度，提高决策的及时性。
简化数据处理架构，降低运维、存储成本：数据湖不需要复杂的转换和处理过程，减少了数据处理架构的复杂性，从而降低了运维成本和存储成本。同时，也释放了更新时候的业务库压力。
（二）从满足客户对原始数据的需求角度
1. 存储需求
客户对低成本存储、多类型存储（结构化/半结构化/非结构化）有需求，客户有需求，企业就要满足。实际上，企业在业务中会产生大量不同类型的数据，数据湖能够提供一个统一的存储场所，满足这些多样化的存储需求。
2. 数据处理、管理和治理需求
数据湖具有提供数据处理、数据管理和数据治理的能力。随着数据量的增加和数据来源的多样化，对数据进行有效的处理、管理和治理变得至关重要。数据湖能够帮助企业更好地管理和利用原始数据，提高数据的价值。
数字化转型网数据专题包含哪些内容
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。
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