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认识达内从这里开始
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无论是数据湖还是数据处理平台都是大数据技术在发展到一定程度之后才出现的一种数据应用方法，而今天我们就通过案例分析来了解一下，数据库的产生原因和优势分析。
1.数据湖诞生
数据湖概念的诞生，源自企业面临的一些挑战，如数据应该以何种方式处理和存储。开始的时候，每个应用程序会产生、存储大量数据，而这些数据并不能被其他应用程序使用，这种状况导致数据孤岛的产生。随后数据集市应运而生，应用程序产生的数据存储在一个集中式的数据仓库中，可根据需要导出相关数据传输给企业内需要该数据的部门或个人。然而数据集市只解决了部分问题。剩余问题，包括数据管理、数据所有权与访问控制等都亟须解决，因为企业寻求获得更高的使用有效数据的能力。为了解决前面提及的各种问题，企业有很强烈的诉求搭建自己的数据湖，数据湖不但能存储传统类型数据，也能存储任意其他类型数据，并且能在它们之上做进一步的处理与分析，产生终输出供各类程序消费。
2.数据湖定义及优势
2.1数据湖的定义
数据湖是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可供存取、处理、分析及传输。
数据湖从企业的多个数据源获取原始数据，并且针对不同的目的，同一份原始数据还可能有多种满足特定内部模型格式的数据副本。因此，数据湖中被处理的数据可能是任意类型的信息，从结构化数据到完全非结构化数据。企业对数据湖寄予厚望，希望它能帮助用户快速获取有用信息，并能将这些信息用于数据分析和机器学习算法，以获得与企业运行相关的洞察力。
2.2数据湖优势
有上可知数据湖负责捕获数据、处理数据、分析数据，以及为消费者系统提供数据服务。
数据湖能从以下方面帮助到企业：
·实现数据治理(datagovernance)与数据世系。
·通过应用机器学习与人工智能技术实现商业智能。
·预测分析，如领域特定的推荐引擎。
·信息追踪与一致性保障。
·根据对历史的分析生成新的数据维度。
·有一个集中式的能存储所有企业数据的数据中心，有利于实现一个针对数据传输优化的数据服务。
·帮助组织或企业做出更多灵活的关于企业增长的决策。
2.3数据生命周期
数据湖中数据的整个生命周期中，可以从元数据管理，数据的可追溯性，数据世系，数据安全等几个方面对数据进行管理。
数据世系被定义为数据的生命周期，包括数据的起源以及数据是如何随时间移动的。它描述了数据在各种处理过程中发生了哪些变化，有助于提供数据分析流水线的可见性，并简化了错误溯源。
可追溯性是通过标识记录来验证数据项的历史、位置或应用的能力。
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2025-02-12
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