数据湖架构在处理数据方面具有巨大的可扩展性。此外，它足够灵活，可以支持多语言数据的新数据分析。
为什么需要数据湖？
数据湖可以帮助组织执行SQL查询、大数据分析、全文搜索、实时分析和机器学习(ML)等分析来发现见解。调查结果显示，一般企业的数据每年都会膨胀50%。除了数据量之外，这些企业还管理来自33个独特来源的数据。除非他们实施数据湖技术，否则他们会发现导航大量和多样化的数据具有挑战性。
数据湖可以利用来自多个来源的更多数据。它们使用户能够以不同的方式协作和分析数据，从而做出更好、更快的决策。以下是数据湖可以创造和倍增价值的示例：
改善客户互动：
在数据湖中，来自CRM的客户数据可以与社交媒体分析、包括购买历史记录和事件通知单的营销平台相结合，以便企业可以更好地了解最有利可图的客户群体、客户流失的原因或促销活动这将提高客户忠诚度。
改善研发创新选择：
研发团队可以使用数据湖来测试假设、完善假设并评估结果。例如，在产品设计中选择正确的材料可以提高性能，而基因组研究可以带来更有效的药物治疗或了解客户为不同属性付费的意愿。
提高运营效率：
通过物联网(IoT)，制造商可以访问制造等流程的实时数据。机器生成的物联网数据可以通过数据湖轻松存储和分析，并发现降低运营成本和提高质量的方法。
管理数据湖的挑战
数据沼泽：
最大的挑战是防止数据湖变成数据沼泽。除非设计和管理得当，否则数据湖可能会成为混乱的数据垃圾场。
技术超载：
由于可用技术的广泛性，数据湖的部署也可能变得复杂。为了满足其特定的数据管理和分析要求，组织必须选择正确的技术。
意外费用：
即使前期技术成本不高，如果组织不仔细管理数据湖环境，这种情况也可能会改变。如果企业使用基于云的数据湖超过预期，他们可能会收到意外的账单。
数据治理：
建立数据湖的原因之一是存储原始数据以供各种分析用途。但如果缺乏数据治理，组织可能会遇到数据质量、一致性和可靠性问题。
大数据的未来
随着大数据变得越来越大，它可能会压垮最优秀的数据科学家。为了达成数据驱动的决策，组织至少参考五个数据源。令人担忧的事实是，当今冲击企业的80%的数据都是非结构化的，因此无法由数据仓库处理。解决方案是在数据湖中。随着新兴技术的发展并提供变革性的业务成果。
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