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。
在数字化转型的大潮中，企业每天都在被“数据爆炸”裹挟前行：据2023年《中国大数据产业发展白皮书》数据，2022年中国数据总量已突破8.1ZB，且以年均25%的速度递增。对任何一家有志于挖掘数据价值的企业来说，如何高效对接多源大数据平台、打通数据湖、实现数据集成与业务智能，是一场关乎竞争力存亡的攻坚战。很多CIO和数据架构师都会问：“Informatica这样的国际数据集成平台，真的适合对接国内复
在数字化转型的浪潮下，企业面对数据爆炸式增长的压力，往往会陷入“数据湖还是数据仓库，究竟选哪一个？”的技术迷思。现实中，超过60%的中国大型企业在数据架构选型时曾出现过“数据孤岛”与“分析效率低”的双重难题（引自《中国数据管理技术与应用白皮书》）。你可能听说过，数据湖能装下所有数据，数据仓库则擅长精准分析，但真相远比“鱼与熊掌”更复杂。决策时，“一刀切”绝非最佳策略。本文将以实际案例、权威数据和最
企业数据平台选型，这个问题远比你想象的更复杂。很多企业在数字化转型过程中，会陷入“数据湖和数据仓库到底有什么区别？”、“不同岗位的人到底该用哪个？”的泥潭。更有意思的是，绝大多数人以为只要买一个大牌数据库就能解决所有问题，实际操作时却发现：仓库的规范让数据分析师抓狂，湖的灵活又让业务人员一头雾水。你以为这是技术选型的事，其实背后是管理、流程、人才结构的博弈。选错了，轻则数据分析效率低下，重则业务决
你是否曾遇到这样的困惑：企业投入了大量资源构建AI模型，却发现数据源杂乱、训练效率低下，模型效果远不如预期；又或者，拿到一份报表，想要精准解读业务，却发现数据口径不一、指标难以复现？这些“数字化转型路上最真实的痛点”，正悄悄困扰着中国数以万计的企业。究其根本，数据基础设施的选择和架构，直接决定了企业AI训练的能力边界，以及报表分析的精准度。数据湖与数据仓库，作为企业数据战略的“左右护法”，正在重塑
数据孤岛的痛点，已经成为每一家重视数字化转型企业的现实困扰。你或许听说过这样一句话：“企业的数据资产，90%都沉睡在系统里，5%被分析，只有1%能真正驱动业务决策。” 这不是危言耸听，而是许多行业真实的写照。无论是财务总监还是IT负责人，大家都曾感受过，数据仓库与数据湖各自为阵，业务场景复杂、数据流转受阻，导致分析与决策“慢半拍”。更令人困惑的是，面对消费、医疗、交通等多元业务场景，传统的数据架构
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