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。
笔者结合多方的观点[2][3][4][5][6][7]，给出数据湖的六大核心特征，从这些特征看，数据湖更是一种企业数据架构方法：
（1）“保真性”。数据湖中对于业务系统中的数据都会存储一份“一模一样”的完整拷贝。与数据仓库不同的地方在于，数据湖中必须要保存一份原始数据，无论是数据格式、数据模式、数据内容都不应该被修改。在这方面，数据湖强调的是对于业务数据“原汁原味”的保存。同时，数据湖应该能够存储任意类型/格式的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
（2）“灵活性”：如果数据仓库属于计划经济，那数据湖就属于市场经济[7]，数据仓库强调“写入型schema”， “写入型schema”背后隐含的逻辑是数据在写入之前，就需要根据业务的访问方式确定数据的schema，然后按照既定schema，完成数据导入，带来的好处是数据与业务的良好适配；但是这也意味着数仓的前期拥有成本会比较高，特别是当业务模式不清晰、业务还处于探索阶段时，数仓的灵活性不够。数据湖强调的是“读取型schema”，背后的潜在逻辑则是认为业务的不确定性是常态：我们无法预期业务的变化，那么我们就保持一定的灵活性，将设计去延后，让整个基础设施具备使数据“按需”贴合业务的能力。
（3）“可管理”：数据湖应该提供完善的数据管理能力。既然数据要求“保真性”和“灵活性”，那么至少数据湖中会存在两类数据：原始数据和处理后的数据。数据湖中的数据会不断的积累、演化。因此，对于数据管理能力也会要求很高，至少应该包含以下数据管理能力：数据源、数据连接、数据格式、数据schema（库/表/列/行）。同时，数据湖是单个企业/组织中统一的数据存放场所，因此，还需要具有一定的权限管理能力。
（4）“可分析”：从批处理、流式计算、交互式分析到机器学习，各类计算引擎都属于数据湖应该囊括的范畴。一般情况下，数据的加载、转换、处理会使用批处理计算引擎；需要实时计算的部分，会使用流式计算引擎；对于一些探索式的分析场景，可能又需要引入交互式分析引擎。随着大数据技术与人工智能技术的结合越来越紧密，各类机器学习/深度学习算法也被不断引入，例如TensorFlow/PyTorch框架已经支持从HDFS/S3/OSS上读取样本数据进行训练。因此，对于一个合格的数据湖项目而言，计算引擎的可扩展/可插拔，应该是一类基础能力。
（5）“可追溯”：数据湖是一个组织/企业中全量数据的存储场所，需要对数据的全生命周期进行管理，包括数据的定义、接入、存储、处理、分析、应用的全过程。一个强大的数据湖实现，需要能做到对其间的任意一条数据的接入、存储、处理、消费过程是可追溯的，能够清楚的重现数据完整的产生过程和流动过程。
（6）“可存储”：数据湖需要提供足够用的、可扩展的统一数据存储能力，理论上，数据湖本身应该内置多模态的存储引擎，以满足不同的应用对于数据访问需求（综合考虑响应时间/并发/访问频次/成本等因素）。但是，在实际的使用过程中，数据湖中的数据通常并不会被高频次的访问，而且相关的应用也多在进行探索式的数据应用，为了达到可接受的性价比，数据湖建设通常会选择相对便宜的存储引擎（如S3/OSS/HDFS/OBS），并且在需要时与外置存储引擎协同工作，满足多样化的应用需求。
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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