数据湖是一种面向大规模、多源异构数据的存储架构，支持结构化、半结构化和非结构化数据的统一存储与管理。数据湖以其灵活的存储方式和高扩展性，成为现代企业构建大数据平台和智能分析的重要基础。它为数据科学、机器学习和实时分析提供了丰富的数据资源。本栏目系统介绍数据湖的架构设计、技术特点与应用场景，助力企业打造开放、高效的数据生态环境。
2023年，中国医疗健康数据总量突破9000PB，相当于全球医疗数据的十分之一。然而，大多数医疗机构的数据依然像沉睡的“金矿”，80%的临床数据碎片化存储，难以真正被利用。你是否也碰到过：医院拥有海量的影像、检验、电子病历等数据，但要做科研分析或智慧医疗决策时，却发现数据分散在 HIS、LIS、PACS、EMR 等系统里，格式不一、难以整合，数据治理和调用成本高得令人头疼？这正是医疗行业数字化升级
你有没有想过，医院每天产生的海量电子病历、影像、检验结果和设备数据都去哪儿了？这些数据如果只是简单储存在各自系统里，难以打通和分析，岂不是相当于把“黄金”深埋土里？实际上，据IDC调研，2023年中国医疗健康行业数字数据量已突破13EB，每年增速高达47%。这么庞大的数据资产，如果不能高效整合和利用，医院的数字化转型、精准医疗、智能诊疗就很难落地。于是，“医疗数据湖”这个新词越来越多出现在医院CI
你有没有想过：每年中国医疗数据总量正以 50% 以上的速度爆炸式增长，但医疗机构依然为数据孤岛、协同难题焦头烂额？曾有医院信息科负责人感慨，“我们能收集到的医疗数据，90% 都没被有效利用，既难做智能分析，也无法支撑临床决策。”数字化转型的热潮下，医疗行业却在数据治理与智能应用的路上步履维艰。为什么？根本原因之一，就是缺乏科学的数据湖架构。医疗数据湖不仅仅是存储海量数据的池子，更是推动跨部门协作、
你能想象，仅在中国，每年医疗数据总量以每年超50%速度持续增长，到2025年预计将突破50EB（艾字节）？你可能会问，这么庞大的数据，到底都藏在哪里？又是谁在把这些数据变成真正能救人、能提高诊疗效率的“智慧”？其实，很多医院和医疗机构还在被数据孤岛困扰：影像系统数据、电子病历、检验报告、医保记录……各自为政，无法汇聚分析。结果是，患者信息分散、研究效率低下、管理决策缺乏数据支撑。你是否也曾困惑，为
国家烟草行业正在经历前所未有的数据变革。你是否曾想过，烟草企业每天产生的原材料采购、物流配送、销售渠道、消费者行为等海量数据，除了存储和合规审计以外，还能带来哪些突破性的价值？其实，“数据湖”正成为烟草企业数字化转型的发动机。据中国信息通信研究院《烟草行业数字化转型白皮书》显示，数据驱动已成为提升烟草企业管理效率、创新业务模式的核心抓手。本文将结合行业实践和权威文献，从数据湖的应用价值、业务创新场
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