數據湖架構在處理數據方面具有巨大的可擴展性。此外，它足夠靈活，可以支持多語言數據的新數據分析。

為什么需要數據湖?

數據湖可以幫助組織執行SQL查詢、大數據分析、全文搜索、實時分析和機器學習(ML)等分析來發現見解。調查結果顯示，一般企業的數據每年都會膨脹50%。除了數據量之外，這些企業還管理來自33個獨特來源的數據。除非他們實施數據湖技術，否則他們會發現導航大量和多樣化的數據具有挑戰性。

數據湖可以利用來自多個來源的更多數據。它們使用戶能夠以不同的方式協作和分析數據，從而做出更好、更快的決策。以下是數據湖可以創造和倍增價值的示例：

改善客戶互動：

在數據湖中，來自CRM的客戶數據可以與社交媒體分析、包括購買歷史記錄和事件通知單的營銷平臺相結合，以便企業可以更好地了解最有利可圖的客戶群體、客戶流失的原因或促銷活動這將提高客戶忠誠度。

改善研發創新選擇：

研發團隊可以使用數據湖來測試假設、完善假設并評估結果。例如，在產品設計中選擇正確的材料可以提高性能，而基因組研究可以帶來更有效的藥物治療或了解客戶為不同屬性付費的意愿。

提高運營效率：

通過物聯網(IoT)，制造商可以訪問制造等流程的實時數據。機器生成的物聯網數據可以通過數據湖輕松存儲和分析，并發現降低運營成本和提高質量的方法。

管理數據湖的挑戰

數據沼澤：

最大的挑戰是防止數據湖變成數據沼澤。除非設計和管理得當，否則數據湖可能會成為混亂的數據垃圾場。

技術超載：

由于可用技術的廣泛性，數據湖的部署也可能變得復雜。為了滿足其特定的數據管理和分析要求，組織必須選擇正確的技術。

意外費用：

即使前期技術成本不高，如果組織不仔細管理數據湖環境，這種情況也可能會改變。如果企業使用基于云的數據湖超過預期，他們可能會收到意外的賬單。

數據治理：

建立數據湖的原因之一是存儲原始數據以供各種分析用途。但如果缺乏數據治理，組織可能會遇到數據質量、一致性和可靠性問題。

大數據的未來

隨著大數據變得越來越大，它可能會壓垮最優秀的數據科學家。為了達成數據驅動的決策，組織至少參考五個數據源。令人擔憂的事實是，當今沖擊企業的80%的數據都是非結構化的，因此無法由數據倉庫處理。解決方案是在數據湖中。隨著新興技術的發展并提供變革性的業務成果。