数据湖：定义和应用中的优势

有了数据湖，不同类型的数据可以被存储和处理，而不论其大小。

数据湖的使用适用于广泛的行业，如零售、银行或酒店业。其目的是预测客户的喜好，改善客户体验。

关于数据湖及其在企业中的应用，你需要知道的一切都可以在这里找到。

数据湖：定义

数据湖是一个低成本的存储环境，容纳了PB级的原始数据。与数据仓库不同，数据湖可以存储结构化和非结构化的数据，并且不需要定义模式来存储数据。 

这一功能被称为 "读模式"，允许在存储要求方面有很大的灵活性，对于需要访问数据的数据科学家、数据工程师和开发人员来说特别有用，因为他们需要访问数据发现练习和机器学习项目。

注意：数据沼泽和数据洼地

尽管数据湖越来越受到用户的欢迎，但存在着陷入数据沼泽或数据坑的危险。 

A 数据沼泽 产生于对数据湖的管理不善，缺乏适当的数据质量和数据治理实践来获得有价值的见解。没有适当的监控，这些存储库中的数据就会变得毫无用处。 

数据坑 与数据泥潭相似，它们提供的商业利益很少，但在这些情况下，数据问题的原因尚不清楚。 

为了避免这些危险，让数据治理和数据科学团队参与进来很重要。

数据湖：云还是现场？

云可能是一些企业存储数据的最佳选择。这是因为它提供的额外好处--灵活的可扩展性、快速的服务交付和高效的IT解决方案--以及基于订阅的计费模式。

云数据湖

数据湖是一个中央存储位置，存放所有重要的公司数据，并作为一个容易访问的中转区。 

这允许访问所有的业务数据，包括内部应用和基于云的应用所使用的数据，这些应用可以处理大数据。 

将数据湖置于云端还是内部的决定取决于各种因素，必须仔细考虑。 

虽然基于云的数据湖提供了可扩展性和灵活性的好处，但内部的数据湖可以提供更大的控制和安全性。 

归根结底，地点的选择取决于企业的具体要求。

现场的数据湖

企业将其数据湖固定在自己的四面墙内的原因往往与在现场管理私有云的原因相似。 

这种方法提供了最高级别的安全和控制，可以保护知识产权和关键业务的应用。此外，敏感数据可以在符合法律要求的情况下保存。 

然而，在家里管理数据湖也有缺点，这在现场管理私有云时也会发生。两者都会导致数据湖架构、硬件基础设施和相关软件和服务的内部维护增加。

混合数据湖

公司可以选择混合数据湖，即数据湖在企业内部和云之间分割。 

在这样的架构中，关键业务数据通常不存储在云数据湖中。然而，如果个人身份信息（PII）或其他敏感数据包括在内，则会被掩盖或匿名化，以确保符合数据安全和隐私政策。 

为了尽量减少云存储的成本，存储在云中的数据可以定期或在试点项目完成后删除。这是一个有效的方法，可以确保数据的安全性，同时关注成本。

数据湖与数据仓库

数据湖和数据仓库都用于数据存储，但这两个存储库有不同的存储要求，使它们成为不同场景的理想选择。 

数据仓库 需要，例如，一个 确定的计划以满足业务用户和其他相关利益方提出的具体数据分析要求。 

这些要求对定期报告的使用至关重要，而且底层系统通常是关系型和结构化的。它从交易型数据库中提取数据，是商业智能任务的理想选择，如仪表盘和数据可视化。 

与此相反，整合 数据湖 来自关系型和非关系型系统的数据，使数据科学家们能够 结构化和非结构化的数据 能够融入更多的数据科学项目中。

每个系统都有自己的优势和弱点。 

这方面的一个例子是，数据仓库通常更强大，但也有更高的成本。相比之下，数据湖在返回查询结果方面可能比较慢，但提供的存储成本较低。此外，数据湖的存储容量对商业数据来说是最理想的。

数据湖与数据湖室

A 数据湖 是一个集中的存储库，可以存储任何规模的原始、非结构化、半结构化和结构化数据。 

它提供了一种以原始格式存储数据的方式，而不需要预定义的模式或数据转换，与传统的数据存储解决方案相比，它更加灵活和敏捷。 

然而，存储在数据湖中的数据可能缺乏质量和一致性，这可能导致在试图从数据中获得洞察力时出现问题。

A 数据仓库 另一方面，这是一种新的方法，结合了数据湖和数据仓库的优势。数据湖中心提供了数据湖的可扩展性、灵活性和成本效益，同时提供了数据仓库的可靠性、一致性和治理功能。为此，在数据湖中增加了一个额外的组织和结构层，以促进数据的管理和分析。

随着数据量的急剧增长，数据湖作为一个重要的组成部分，成为了一个重要的组成部分。 数据管道. 

数据湖的优势

使用数据湖对你的企业有以下好处：

灵活性

数据湖是非常通用的数据存储位置，因为它们不仅可以容纳结构化的，而且可以容纳半结构化和非结构化的数据集。 

这种灵活性使其成为复杂分析项目和机器学习项目不可或缺的工具。 

有了数据湖，公司可以以高效和有效的方式管理和分析他们的数据，以获得有价值的洞察力并做出明智的决定。

成本效益 

数据湖的优势是，在纳入数据时，事先需要的规划较少。 

与数据仓库相比，不需要复杂的模式和转换定义。这意味着企业必须部署更少的工作人员，从而可以节省成本。此外，与数据仓库等其他存储地点相比，数据湖的实际存储成本要低很多。 

这使企业能够更有效地优化其预算和资源，从而成功地实施其数据管理举措。

可扩展性 

对于希望提高可扩展性的企业来说，数据湖是一个非常有价值的工具。 

与其他存储服务相比，它们提供了令人印象深刻的总存储容量和自助服务功能，使企业能够快速和轻松地访问和使用他们的数据。 

此外，数据湖作为一个沙盒，工作人员可以在其中开发成功的POCs。一旦一个项目在较小的规模上得到证明，它就可以很容易地通过自动化扩展到更大的规模。 

因此，对于希望提高其可扩展性并更有效地使用其数据的企业来说，数据湖是一个不可或缺的工具。

减少了数据孤岛

在许多行业中，企业都面临着其组织内部的数据孤岛--无论是在 医疗保健 或在供应链中。 

但通过实施数据湖，从不同的职能部门获取原始数据，这些依赖关系可以被打破。因为一个特定的数据集不再有单一的所有者，筒仓会自行溶解。 

这个解决方案使企业能够更有效地使用他们的数据，并获得一个整体的概述。

改善客户体验

一个成功的概念验证乍一看可能并不明显，但它可以改善整体的用户体验，并使团队能够通过创新和富有启发性的分析更好地了解和个性化客户旅程。 

这种优势具有很大的价值，从长远来看，可以带来巨大的竞争优势。 

因此，值得投资于概念验证的发展，并将其视为商业战略的一个组成部分。通过创造满足客户需求的定制解决方案，公司可以加强他们的客户关系并改善他们的品牌形象。

数据湖使用案例

数据湖主要以其存储大量原始数据的能力而闻名，不需要从一开始就定义商业目的。例如，存在以下数据湖的使用案例：

使用Konfuzio的文件自动化

Konfuzio 是一个由人工智能驱动的文件自动化平台，使用机器学习算法，从发票、合同和收据等非结构化文件中提取结构化数据。 

存储在数据湖中的数据可以由Konfuzio加载和分析。 

Konfuzio首先获取一份文件，然后利用其AI算法提取相关的数据点。这些数据点可以包括客户名称、发票号码和付款金额。一旦数据被提取出来，它可以被转换并加载到数据湖中，在那里它可以与其他数据源结合起来进行进一步处理和分析。

通过使用Konfuzio与数据湖，企业有以下优势：

• 简化他们的文件处理工作流程
• 提高数据质量 
• 对他们的文件数据获得更深入的了解

存储在数据湖中的数据可用于高级分析，如机器学习和自然语言处理，以获得洞察力和识别趋势。

使用Konfuzio和数据湖实现文件自动化，比传统的文件处理方法更具成本效益，因为它可以减少对人工数据输入和其他耗时的文件处理任务的需求。

总的来说，Konfuzio和数据湖可以为组织提供一个高效和更准确的文件处理方法，使他们能够更快更有效地处理、分析并从文件数据中获得洞察力。

在这里你可以 免费测试Konfuzio.

概念验证（POCs） 

在数据湖中存储数据特别适合于概念验证项目。 

数据湖的多功能性使得它可以存储不同类型的数据，这对机器学习模型特别有利。结构化和非结构化的数据都可以被整合到预测模型中。 

这在诸如文本分类的使用案例中尤为重要。 Konfuzio 很有用，因为如果不先编辑数据以满足模式要求，数据科学家通常不能使用关系型数据库来做这个。 

此外，数据湖还可以作为其他大数据分析项目的沙盒。这包括从开发全面的仪表板到支持通常需要实时流数据的物联网应用。 

一旦确定了数据的目的和价值，就可以对其进行ETL或ELT处理，将其存储在下游的数据仓库中。

数据备份和恢复

数据湖由于其高存储容量和低成本，为灾难恢复场景提供了一个有吸引力的选择。 

此外，它们还可以在数据审计中发挥巨大的作用，以保证质量，因为数据是以其原始格式存储的，无需先进行转换。特别是当数据仓库中缺乏数据处理的文件时，以前的数据所有者团队可以检查工作，从而确保数据的最高质量。

其他用例可以是：

• 先进的分析方法： 大量的数据可以存储在数据湖中，可以用来进行高级分析，如机器学习和数据以及 文本挖掘 可以使用。这可以帮助企业更深入地了解他们的数据并做出更明智的决定。
• 大数据处理： 数据湖可以存储大量的数据，因此是处理大数据工作负载的理想选择。通过这种方式，公司可以更快、更有效地处理数据，从而做出更快的决策。
• 数据归档： 数据湖可用于存储日常业务中不再积极使用的历史数据。通过这种方式，企业可以释放其主存储系统的空间，并减少存储成本。
• 物联网数据存储： 数据湖可以存储由物联网（IoT）设备产生的大量数据，如传感器和其他连接设备。这可以帮助公司分析数据，以确定趋势并做出明智的决定。
• 数据发现： 数据湖可以为所有业务数据提供一个单一的真理源，使分析师更容易发现和探索新的数据源。这可以帮助企业发现隐藏的洞察力，并做出更明智的决策。

数据可以存储在数据湖中，但没有直接用途，为存储冷的或不活跃的数据提供了一种具有成本效益的方式。 

这些资料以后可以用于官方查询或新的分析。因此，一个 有效地利用存储空间 保证，同时也是 保留有价值的数据供将来使用 成为。