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。
一、为什么要建设数据湖
数据湖的建设方式有很多种，有的企业使用以Hadoop为核心的数据湖实现，有的企业以MPP为核心加上一些对象存储来实现。虽然建设方式不同，但是它们建设数据湖的目标是一致的，主要有以下4点。
建设数据湖的目标一：高效采集和存储尽可能多的数据。
将尽可能多的有用数据存放在数据湖中，为后续的数据分析和业务迭代做准备。一般来说，这里的“有用数据”就是指能够提高业务还原度的数据。
建设数据湖的目标二：对数据仓库的支持。
数据湖可以看作数据仓库的主要数据来源。业务用户需要高性能的数据湖来对PB级数据运行复杂的SQL查询，以返回复杂的分析输出。
建设数据湖的目标三：数据探索、发现和共享。
允许高效、自由、基于数据湖的数据探索、发现和共享。在很多情况下，数据工程师和数据分析师需要运行SQL查询来分析海量数据湖数据。诸如Hive、Presto、Impala之类的工具使用数据目录来构建友好的SQL逻辑架构，以查询存储在选定格式文件中的基础数据。这允许直接在数据文件中查询结构化和非结构化数据。
建设数据湖的目标四：机器学习。
数据科学家通常需要对庞大的数据集运行机器学习算法以进行预测。数据湖提供对企业范围数据的访问，以便于用户通过探索和挖掘数据来获取业务洞见。
二、数据湖需要支持哪些特性
基于这几个目标，数据湖必须支持以下特性。
数据湖必须支持的特性一：数据源的全面性。
数据湖应该能够从任何来源高速、高效地收集数据，帮助执行完整而深入的数据分析。
数据湖必须支持的特性二：数据可访问性。
以安全授权的方式支持组织/部门范围内的数据访问，包括数据专业人员和企业等的访问，而不受IT部门的束缚。
数据湖必须支持的特性三：数据及时性和正确性。
数据很重要，但前提是及时接收正确的数据。所有用户都有一个有效的时间窗口，在此期间正确的信息会影响他们的决策。
数据湖必须支持的特性四：工具的多样性。
借助组织范围的数据，数据湖应使用户能够使用所需的工具集构建其报告和模型。
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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