数据湖：它是什么以及如何利用它
已发表: 2022-11-05在现代存储系统中，数据湖无处不在。 此外，不，它与数据仓库不同。 许多人可能需要更加熟悉术语数据湖，因此他们可能想知道它们是什么。 但从事数据实践的人一定听过这个词。
该公司使用一种新工具为运营和机器学习项目生成和处理大量数据。 它用于管理和组织无限量的数据。
本博客将讨论数据湖、它们的好处以及如何利用它们。 让我们开始吧。
什么是数据湖？
数据湖是一个核心的、可扩展的存储库，它以原始格式保存来自许多不同来源和系统的原始、未提炼的大数据。
要了解什么是数据湖，请将其视为一个湖泊，其中的水是从不同数据捕获源流入的原始数据，用于各种内部和面向客户的目的。 它比数据仓库大得多，就像一个储存干净水的水箱，但只用于一所房子，没有别的。
数据湖使用先加载后使用的思想，这意味着存储库中的数据不必立即使用。 当业务需求出现时，它可以被丢弃作为重新利用。
数据湖的好处
数据湖通常由低成本硬件制成，因此它们是存储 TB 或大量数据的绝佳方式。 数据湖还提供端到端服务，通过减少时间、劳动力和成本，使在任何云上运行数据管道、流分析和机器学习工作负载变得更容易、更便宜。
以下是数据湖最重要的好处以及我们如何利用它们。
消除数据孤岛
长期以来，大多数组织在没有集中访问管理系统的情况下，将数据保存在许多不同的地方并以多种不同的方式保存。 这使得获取数据并对其进行详细分析变得困难。
数据湖改变了这一过程，消除了对数据孤岛的需求。 集中式数据湖通过组合和分类数据并为所有数据源提供单一位置来消除数据孤岛。 它使查看大量数据并弄清楚它们的含义变得更加容易。
不需要预定义的模式
有了数据湖，就不再需要预定义的模式。 数据湖利用Hadoop 的简单性以无模式写入和基于模式的读取模式存储大量数据，这有助于数据消费。
事实上，不需要预定义的模式来帮助您的组织充分利用其数据、提高安全性并限制其数据责任。 数据湖通过为您的组织提供基于云的智能功能来实现这一点，该功能为您提供了一种低成本、可扩展且安全的方式来存储和分析多种不同格式的数据。
适用于现代用例
旧的数据仓库解决方案价格昂贵、专有且与大多数现代用例不兼容。 数据湖旨在解决这个问题，并确保可以永久更改它们以适应大多数企业不断变化的需求。
大多数公司都希望对非结构化数据使用机器学习和高级分析。 数据湖提供 EB 级的可扩展性。 与将数据存储在文件和文件夹中的数据仓库不同，数据湖具有将数据保存在平面架构和对象存储中的额外好处。
数据可以任何格式保存
数据湖最显着的好处之一是它们消除了在数据摄取期间对数据建模的需要。 您可以将数据以任何格式存储在数据湖中，例如 RDBMS、NoSQL 数据库、文件系统等。
数据也可以以原始格式上传，如日志、CSV等，无需任何转换。
另一个好处是数据没有被污染。 它使公司可以从相同的历史数据中获得新的见解。 由于数据以其原始形式存储，因此不会混乱。
如何利用它（用例）
既然您知道什么是数据湖，我们还讨论了它的好处。 在您的项目或组织中使用数据湖时，您可以获得各种优势。 让我们讨论一些用例以了解更多信息。
概念证明 (POC)
数据湖存储非常适合概念验证项目。 概念验证 (POC) 是一项确定一个想法是否可以变为现实的工作。
它对文本分类等用例很有帮助，这是数据科学家无法使用关系数据库完成的（至少在没有预处理数据以适应模式要求的情况下不会这样做）。 数据湖也可以作为其他大数据分析项目的沙箱。
它可以是任何东西，从制作大型仪表板到帮助使用通常需要实时流数据的物联网应用程序。 在弄清楚数据的用途和价值后，可以经过提取、加载、转换（ELT）处理，存储在数据仓库中。
数据备份与恢复
数据湖可用作灾难恢复的存储替代方案，因为它们拥有大量空间且成本不高。 由于数据以其本机格式存储，因此它还可以帮助进行审计以确保质量。
如果数据仓库需要有关于如何处理数据的正确文档，这将是有益的。 因为它可以让团队检查以前数据所有者的工作。
最后，由于数据湖中的数据不必立即使用，它可以用于以低成本存储冷数据或非活动数据。 这些数据可能对未来的监管查询或新分析有所帮助。
因此，如果我们正确使用数据湖，我们可以获得很多优势。 为此，我们唯一要做的就是正确利用数据湖。
结论
数据湖允许您的企业处理新出现的用例。 作为管理和存储数据的另一种方式，数据湖允许用户使用来自更广泛来源的更多数据，而无需先进行任何预处理或数据转换。 有了更多可用数据，数据湖允许用户以新的方式分析数据，这有助于他们找到更多的见解和效率。
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