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数据湖是随着大数据技术的不断发展而提出的一个概念，而今天我们就通过案例分析来了解一下，数据湖的特点与优缺点，下面就开始今天的主要内容吧。
一、数据湖特点
数据湖本身，具备以下几个特点：
1、原始数据
海量原始数据集中存储，无需加工。数据湖通常是企业所有数据的单一存储，包括源系统数据的原始副本，以及用于报告、可视化、分析和机器学习等任务的转换数据。数据湖可以包括来自关系数据库(行和列)的结构化数据，半结构化数据(CSV，日志，XML，JSON)，非结构化数据(电子邮件，文档，PDF)和二进制数据(图像，音频，视频)。也就是数据湖将不同种类的数据汇聚到一起。
2、按需计算
使用者按需处理，不需要移动数据即可计算。数据库通常提供了多种数据计算引擎供用户来选择。常见的包括批量、实时查询、流式处理、机器学习等。
3、延迟绑定
数据湖提供灵活的，面向任务的数据编订，不需要提前定义数据模型。
二、数据湖优缺点
任何事物都有两面性，数据湖有优点也同样存在些缺点。
1、优点包括：
数据湖中的数据接近原生的。这对于数据探索类需求，带来很大便利，可以直接得到原始数据。
数据湖统一企业内部各个业务系统数据，解决信息孤岛问题。为横跨多个系统的数据应用，提供一种可能。
数据湖提供了全局的、统一的企业级数据概览视图，这对于数据质量、数据安全..直到整体的数据治理，甚至提高到数据资产层面都大有裨益。
数据湖改变了原有工作模式，鼓励人人了解、分析数据;而不是依赖于专门的数据团队的”供给”方式，可以提升数据运营效率、改善客户互动、鼓励数据创新。
2、缺点主要体现在：
对数据的归集处理程度明显缺失，对于试图直接使用数据的用户来说显得有些过于“原材料”化，且数据太过冗余。应对这一问题，可通过”数据接入+数据加工+数据建模”的方式来解决。
对数据湖基础层的性能有较高要求，必须依托高性能的服务器进行数据处理过程。这主要是来自于海量数据、异构多样化数据、延迟绑定模式等带来的问题。
数据处理技能要求高。这也主要是因为数据过于原始带来的问题。
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