數倉技術應對關系型結構化數據游刃有余，但對于多元異構數據，卻愛莫能助。最近行業大佬都在聊怎么部署數據湖，這波操作未來走向如何？

數據湖技術能夠實現全量數據的單一存儲，通常存儲原始格式的對象塊或者文件。

不管是傳統數倉承載的結構化數據還是半結構化數據、非結構化數據、二進制數據等任意類型的數據，數據湖都可以輕松實現采集、存儲和分析。

更為人性化的是，數據湖可根據企業的業務需求提供可大可小的彈性擴充，數據可在治理規則下自由流動，采用統一的存儲引擎，支持多模式計算引擎，可以運行從控制面板和可視化到大數據處理、實時分析和機器學習等不同類型的分析，深度挖掘數據價值進行預測分析，并保證了數據一致性、可治理和安全性的實現。

同時，數據湖無需任何預處理即可對數據進行采集、存儲和分析，還能消除數據采集和存儲的復雜性，加速應用數據，賦能廣大研發者、數據科學家、分析師實現對跨平臺、跨語言、跨領域的所有數據進行高效分析和處理，并且可與企業業務數據庫和數據倉庫無縫集成，擴展現有數據應用，進一步助力企業大數據中臺實現優化升級。

作為大數據的變革新生力量，數據湖技術一經問世，便深受大廠青睞：AWS、阿里云、華為、谷歌、騰訊等紛紛推出自己的數據湖解決方案和相關產品，并已在廣告數據分析、游戲行業等領域落地實行，效果顯著：

• 企業無需先期購買服務器、存儲等硬件設備，也無需一次性購買大量的云服務，完全契合了業務潮汐帶來了資源波動，滿足彈性分析需求，極大地降低了運維成本使用成本，大大提高了資金利用率。
• 能夠實現與企業現有技術的深度融合，支持數據多元集成和遷移，大幅帶動提升了企業原有分析和治理系統的性能優化。由此，眾多規模企業紛紛摩拳擦掌想要打造一套自己的數據湖技術體系。