国内数据湖产品，数据湖生态解决方案独家提供商

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一、定义：

数据湖，也称作统一数据分析环境，是一种把所有数据放到一个统一的地方，以实现数据分析的一种技术架构。

二、组成：

1.数据集成：数据湖运用ETL（提取、变换、载入）技术将来自不同数据源的原始数据汇集，统一转换成统一的格式后存放到统一的地方。

2.数据存储：数据存储技术可支持各类型数据的聚合，存储，并能够代表一个统一的数据源也可以单独存储各类数据，支持数据操作和管理，实现多源数据汇聚存储。

3.数据整合：由于数据会源源不断存入数据湖，其中会存在脏数据、重复数据等较为复杂的情况，数据整合就负责对这些数据进行综合分析、过滤、清晰、绿色许可，以最终准备进行数据分析的数据集合。

4.数据搜索：数据搜索功能支持在数据湖中批量搜索指定数据，从而将数据批量抽取，可以支持多种搜索方式，提高数据分析和使用效率。

三、特点：

1.整合多种数据：数据湖是一种完全不受限制的数据存储架构，可以支持从结构型、半结构型、非结构型的数据类型，以及数据集成，从而推动企业进行数据挖掘和分析。

2.多模式分析：数据湖可以支持海量的数据存储介质，以支持混合分析模式，包括“逐行分析”和“小计分析”等，以达到更高灵活度和深度分析能力。

3.安全可靠：数据湖通过多层安全保护和备份，以实现让数据安全可靠，即使在线上奔溃仍不会影响到数据的有效性和完整性。

4.可伸缩性：数据湖可以根据企业的实际需求，根据存储空间和容量可以进行伸缩，能够满足企业不断变化的数据需求。

四、应用场景：

1.支持大数据分析：数据湖可以有效支持企业数据超级计算，即海量数据分析，使企业可以以正确和高效的方式更快促进数据分析和挖掘过程。

2.支持实时分析：通过数据湖，企业可以实时搜集市场、用户和产品的数据，有效分析并及时对获取的数据进行响应，从而大幅度提升企业的业务分析能力。

3.支持AI应用：数据湖可以支持AI技术进行更多深度数据分析，从而发掘和挖掘更多深层次的信息，在反馈到实际业务应用中灵活调整业务运营和决策指标。

5.支持统一营销平台：企业可以借助数据湖建立统一的客户营销平台，从而把实体店和电子商务连接起来，以实现多渠道统一的客服管理，提高网络销售效果。

一、数据湖

1. 什么是数据湖？

数据湖是一种数据采集、处理和分析的技术，它通过将来源可以很容易地将原始数据存储在一个单一的存储池中的多种存储格式，使分析变得更加有效。

2. 数据湖的主要用途

数据湖主要用于数据分析，包括机器学习、深度学习等各种技术，可以用于获取数据集、清洗数据、分析数据等。同时，数据湖还可以被用来分析复杂的数据，例如社交媒体数据，可以为决策进程提供更多有价值的信息。

3. 数据湖的特点

数据湖着重强调数据可查询性，可以为用户提供更多的数据来源；数据湖强调可编辑、可再生产性，可以自动捕获及整合来自各个源数据并存储在单一数据湖中，这样可以加速分析；数据湖也能快速容纳大规模的历史数据，从而实现时效性的分析和可视化等功能。

二、数据仓库

1. 什么是数据仓库？

数据仓库是一种用于存储历史数据的系统，它可以采集多种数据格式的大规模数据，并将其结构化后存储在一个数据仓库中，从而为分析提供有效的基础。

2. 数据仓库的主要用途

数据仓库主要用于数据挖掘，其优势是在于可以对数据进行聚合、重构、分析等操作，使用这些数据来确定未来发展方向。同时，数据仓库也可以用于报表分析，可以用于提供实时的管理决策支持。

3. 数据仓库的特点

数据仓库着重强调可访问性，可以帮助用户实现快速查询；同时，数据仓库可以实现对数据的灵活管理，可以采用预先定义的视图来存储、更新和访问数据，可以帮助用户降低分析延迟；此外，数据仓库还提供了一种将不同信息整合到一起的有效形式，这样就可以便捷地访问历史数据，并进行数据统计分析和可视化处理等。

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