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、数据湖与数据仓库
数据湖建设思路从本质上颠覆了传统数据仓库建设方法论。传统的企业数据仓库则强调的是整合、面向主题、分层次等思路。其两者并不是对等的概念，更多是包含；即数据仓库作为数据湖的一类“数据应用”存在。
两者可从以下维度进行对比：
1）存储数据类型
数据仓库是存储清洗加工过的，可信任的、结构良好的数据；数据湖则是存储大量原始数据，包括结构化的、半结构化的和非结构化的数据。在我们世界中，主要是由原始的、混乱的、非结构化的数据组成。
随着“混乱数据”的不断升级，人们对它的兴趣也不断增长，想要更好的理解它、从其中获取价值、并根据它做出决策。这就得需要一个灵活、敏捷、经济且相对轻松的解决方案，然而这些都不是数据仓库的强项。而且当有新的需求提出时，传统数据仓库又难以快速随之变化。
2）处理数据方式
如果需要加载到数据仓库中的数据，我们首先需要定义好它，这叫做写时模式（Schema-On-Write）。而对于数据湖，您只需加载原始数据，然后，当您准备使用数据时，就给它一个定义，这叫做读时模式（Schema-On-Read）。
这是两种截然不同的数据处理方法。因为数据湖是在数据到使用时再定义模型结构，因此提高了数据模型定义的灵活性，可满足更多不同上层业务的高效率分析诉求。
3）工作合作方式
传统的数据仓库的工作方式是集中式的，业务人员给需求到数据团队，数据团队根据要求加工、开发成维度表，供业务团队通过BI报表工具查询。
数据湖更多是开放、自助式的（self-service），开放数据给所有人使用，数据团队更多是提供工具、环境供各业务团队使用（不过集中式的维度表建设还是需要的），业务团队进行开发、分析。
二、数据湖 vs 大数据
数据湖的技术实现，与大数据技术紧密结合。
·通过Hadoop存储成本低的特点，将海量的原始数据、本地数据、转换数据等保存在Hadoop中。这样所有数据都在一个地方存储，能给后续的管理、再处理、分析提供基础。
·通过Hive、Spark等低成本处理能力(相较于RDBMS)，将数据交给大数据库平台剂型处理。此外，还可通过Storm、Flink等支持流式处理等特殊计算方式。
·由于Hadoop的可扩展性，可以很方便地实现全量数据存储。结合数据生命周期管理，可做到全时间跨度的数据管控
三、数据湖 vs 云计算
云计算采用虚拟化、多租户等技术满足业务对服务器、网络、存储等基础资源的最大化利用，降低企业对IT基础设施的成本，为企业带来了巨大的经济性；同时云计算技术实现了主机、存储等资源快速申请、使用，则同样为企业带来了更多的管理便捷性。在构建数据湖的基础设施时，云计算技术可以发挥很大作用。此外，像AWS、MicroSoft、EMC等均提供了云端的数据湖服务。
四、数据湖 vs 人工智能
近些年，人工智能技术再一次飞速发展，训练和推理等需要同时处理超大的，甚至是多个数据集，这些数据集通常是视频、图片、文本等非结构化数据，来源于多个行业、组织、项目，对这些数据的采集、存储、清洗、转换、特征提取等工作是一个系列复杂、漫长的工程。数据湖需要为人工智能程序提供数据快速收集、治理、分析的平台，同时提供极高的带宽、海量小文件存取、多协议互通、数据共享的能力，可以极大加速数据挖掘、深度学习等过程。
五、数据湖 vs 数据治理
传统方式下，数据治理工作往往是在数据仓库中。那么在构建企业级数据湖后，对数据治理的需求实际更强了。因为与”预建模”方式的数仓不同，湖中的数据更加分散、无序、不规格化等，需要通过治理工作达到数据”可用”状态，否则数据湖很可能会”腐化”成数据沼泽，浪费大量的IT资源。平台化的数据湖架构能否驱动企业业务发展，数据治理至关重要。这也是对数据湖建设的最大挑战之一。
六、数据湖 vs 数据安全
数据湖中存放有大量原始及加工过的数据，这些数据在不受监管的情况下被访问是非常危险的。这里是需要考虑必要的数据安全及隐私保护问题，这些是需要数据湖提供的能力。但换种角度来看，将数据集中在数据湖中，其实是有利于数据安全工作的。这要比数据分散在企业各处要好的多。
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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