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。
你可能没注意到，90%的企业数字化转型项目都在“数据底座”环节遇到挫折。明明已经建了数据湖、ODS，甚至CDM和ADS，却还是“数据不通、报表难做、分析无力”。为什么？因为对这些核心概念的理解还停留在表面，架构协同更是雾里看花。很多企业花了高昂成本，结果系统各自为政，业务部门抱怨数据不准，IT团队疲于奔命，决策层始终看不到全域视角。其实，数据湖、ODS、CDM、ADS的本质和区别，一旦真正厘清，就
你是不是也遇到过这样的场景：企业已经搭建了数据湖，数据资产越来越多，但各业务系统的数据标准不一，数据口径混乱，业务部门想拿来分析却总是“数据对不齐”，甚至连基础统计都难以统一？这种“数据孤岛”困境，正在困扰着绝大多数数字化转型中的企业。根据《数据湖实践指南》（2022，电子工业出版社）调研，超过73%的企业在数据湖落地后，发现数据治理和统一管理的难度远超预期。其实，数据湖并不是“万能钥匙”，而 O
你见过这样的数据困境吗？一边是业务团队天天在问“为什么数据口径又变了”，另一边技术团队却总在和“数据孤岛”“数据同步慢”死磕。中国企业数字化转型的加速背景下，大量企业投入建设数据湖，但真正能跑起来、业务能用起来的高效数据仓库体系却凤毛麟角。为什么？因为数据湖并不是万能药，ODS（操作型数据存储）、CDM（通用数据模型）、ADS（应用数据服务）三者协同的“最后一公里”，才是决定数据价值能否落地的核心
数字化转型的洪流里，数据湖ODS层扩展难题正成为企业数据治理的“卡脖子”环节。你是否也遇到过这样的场景：数据量激增，数据源多样化，业务分析需求瞬息万变，但传统的数据同步和治理方案频频“掉链子”？据《中国大数据产业发展白皮书（2023）》显示，85%的企业在构建数据湖时，ODS层扩展面临性能瓶颈、数据质量难控、多源集成不畅等问题。更令人焦虑的是，业务部门总觉得“数据来的不够快，分析做的不够深”，IT
你以为数据湖、ODS、CDM、ADS都只是“存数据的地方”？其实，企业多层数据架构的底层逻辑，比你想象得复杂得多。某大型制造集团上线帆软FineDataLink后，面对庞杂的业务数据，几乎一夜之间实现了财务、人事、销售等多条线的信息流无缝打通，报表自动生成时间从2天缩短到2小时，决策效率提升5倍——这背后，正是多层数据架构的威力。你是不是还在纠结“数据湖和ODS到底有啥区别”，“CDM、ADS又到
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