數(shù)據(jù)湖架構(gòu)在處理數(shù)據(jù)方面具有巨大的可擴展性。此外，它足夠靈活，可以支持多語言數(shù)據(jù)的新數(shù)據(jù)分析。

為什么需要數(shù)據(jù)湖?

數(shù)據(jù)湖可以幫助組織執(zhí)行SQL查詢、大數(shù)據(jù)分析、全文搜索、實時分析和機器學習(ML)等分析來發(fā)現(xiàn)見解。調(diào)查結(jié)果顯示，一般企業(yè)的數(shù)據(jù)每年都會膨脹50%。除了數(shù)據(jù)量之外，這些企業(yè)還管理來自33個獨特來源的數(shù)據(jù)。除非他們實施數(shù)據(jù)湖技術(shù)，否則他們會發(fā)現(xiàn)導航大量和多樣化的數(shù)據(jù)具有挑戰(zhàn)性。

數(shù)據(jù)湖可以利用來自多個來源的更多數(shù)據(jù)。它們使用戶能夠以不同的方式協(xié)作和分析數(shù)據(jù)，從而做出更好、更快的決策。以下是數(shù)據(jù)湖可以創(chuàng)造和倍增價值的示例：

改善客戶互動：

在數(shù)據(jù)湖中，來自CRM的客戶數(shù)據(jù)可以與社交媒體分析、包括購買歷史記錄和事件通知單的營銷平臺相結(jié)合，以便企業(yè)可以更好地了解最有利可圖的客戶群體、客戶流失的原因或促銷活動這將提高客戶忠誠度。

改善研發(fā)創(chuàng)新選擇：

研發(fā)團隊可以使用數(shù)據(jù)湖來測試假設(shè)、完善假設(shè)并評估結(jié)果。例如，在產(chǎn)品設(shè)計中選擇正確的材料可以提高性能，而基因組研究可以帶來更有效的藥物治療或了解客戶為不同屬性付費的意愿。

提高運營效率：

通過物聯(lián)網(wǎng)(IoT)，制造商可以訪問制造等流程的實時數(shù)據(jù)。機器生成的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)可以通過數(shù)據(jù)湖輕松存儲和分析，并發(fā)現(xiàn)降低運營成本和提高質(zhì)量的方法。

管理數(shù)據(jù)湖的挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)沼澤：

最大的挑戰(zhàn)是防止數(shù)據(jù)湖變成數(shù)據(jù)沼澤。除非設(shè)計和管理得當，否則數(shù)據(jù)湖可能會成為混亂的數(shù)據(jù)垃圾場。

技術(shù)超載：

由于可用技術(shù)的廣泛性，數(shù)據(jù)湖的部署也可能變得復(fù)雜。為了滿足其特定的數(shù)據(jù)管理和分析要求，組織必須選擇正確的技術(shù)。

意外費用：

即使前期技術(shù)成本不高，如果組織不仔細管理數(shù)據(jù)湖環(huán)境，這種情況也可能會改變。如果企業(yè)使用基于云的數(shù)據(jù)湖超過預(yù)期，他們可能會收到意外的賬單。

數(shù)據(jù)治理：

建立數(shù)據(jù)湖的原因之一是存儲原始數(shù)據(jù)以供各種分析用途。但如果缺乏數(shù)據(jù)治理，組織可能會遇到數(shù)據(jù)質(zhì)量、一致性和可靠性問題。

大數(shù)據(jù)的未來

隨著大數(shù)據(jù)變得越來越大，它可能會壓垮最優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學家。為了達成數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策，組織至少參考五個數(shù)據(jù)源。令人擔憂的事實是，當今沖擊企業(yè)的80%的數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化的，因此無法由數(shù)據(jù)倉庫處理。解決方案是在數(shù)據(jù)湖中。隨著新興技術(shù)的發(fā)展并提供變革性的業(yè)務(wù)成果。