云数据湖：不仅仅是存储库，更是数据的大脑。

如今，很少有公司会面临数据匮乏的问题。真正的挑战在于如何快速安全地，并使其流向能够创造价值的地方。数据湖：它集中管理来自不同来源和格式的原始数据，使其易于访问，方便进行分析、集成和自动化，而无需从一开始就构建僵化的结构。

据451 Research 的调查， 52% 的公司已经将非结构化数据迁移到数据湖，以寻求更高的灵活性以及系统和分析之间的集成度。这表明，对于那些需要基于日益多样化的数据实时快速响应业务需求的公司而言，采用数据湖模型已成为现实。

数据湖究竟有何区别？它何时才能从一种技术手段转变为一种战略路径？

数据仓库方面有哪些变化

数据仓库的出现目标明确：集中存储结构化数据，用于重复性分析和历史数据分析。它稳健可靠，在可预测的场景下表现出色，前提是数据在进入系统之前已经过清洗、标准化和组织。这种方法被称为“写入时模式”（schema-on-write ）。

另一方面，数据湖的出现是为了应对当前数据的复杂性：多源数据、多样化的格式以及业务需求的不断变化。它允许以原始格式存储数据，仅在必要时才进行结构化，这种方法被称为“读取时模式”（schema-on-read ）。

这种逻辑使得数据湖更适合探索新的关联性、验证假设以及集成人工智能、自动化和实时分析等技术，而无需通过冗长的重构流程中断业务运营。

2.2. 什么时候考虑数据湖比较合适？

数据仓库的对比清晰地表明：数据湖非常适合数据量、数据种类和数据增长速度持续提升的场景。而对于许多公司来说，这种情况已经成为现实。

如果您的组织需要处理多个数据源（例如 ERP 系统、CRM、传感器、电子表格和 API），并且需要快速交叉引用这些信息，数据湖就不再是一种技术选择，而是一种战略必需品。

它尤其适用于以下情况：

• 数据以不同的格式到达，并不总是结构化的；
• 业务领域需要更大的自主权和更快的分析速度；
• 人工智能、商业智能或自动化项目都在考虑之中，但目前的模式还无法胜任这项任务。.

在这些情况下，数据湖使公司能够向前发展，而无需为每个新用途重新构建一切。它集中、组织和准备数据，从而减少摩擦，提高效率。

随着数据不再遵循固定模式，而是开始业务的真实复杂性数据湖不仅变得有用，而且不可或缺。它整理了以前分散的数据，赋予原本只是海量的数据以意义，并将多样性转化为价值。

但仅仅拥有这种架构是不够的。为了使数据湖在可扩展性、性能和安全性方面充分发挥其潜力，必须超越架构本身：需要一个合适的环境。此时，选择云不再是出于便利，而是一种战略。让我们来探究一下原因。

3. 为什么云是您的理想环境 数据湖

如果现代数据存储库依赖于老化过快的底层基础设施，那么仅仅创建一个现代化的数据存储库是不够的。数据湖在于持续增长、多元化的数据源和实时分析，这就需要一个能够跟上这种动态发展的环境。

试图在数据中心意味着受限于物理空间、不可预测的成本和缺乏灵活性的运维，从而扼杀创新。然而，在云端，数据湖找到了理想的场景，可以实现无摩擦、敏捷集成新技术，并从一开始就确保安全性。

正是这种自由与控制，使云脱颖而出。云不仅作为一个技术环境，更是一个推动全新数据操作方式的平台，我们将在下文中详细探讨。

3.1. 实际技术和运营效益

采用数据湖不仅仅意味着将文件传输到另一个环境；它意味着重新思考数据的存储、处理和访问方式。这是一种结构性变革，可以减少技术瓶颈，并为更快、更符合业务需求的决策创造空间。

在实践中，这意味着：

• 按需扩展：您的基础设施会随着数据量和复杂性的增长而增长，无需不断重新配置或在本地服务器上进行大量投资；
• 弹性和连续性：通过自动复制、容错和备份，最大限度地降低了停机和数据丢失的风险；
• IT 工作量减少：运营变得更加流畅，技术团队可以专注于环境的演进，而不仅仅是维护基本功能。

不出所料，据Dataversity 的数据，超过 60% 的企业数据已经存储在云端。这加强了数据源之间的集成、数据一致性和数据治理。数据湖成为一个与业务共同演进的动态基础设施。

3.2. 为人工智能、商业智能和自动化生态系统做好准备

云平台不仅提供空间，还提供现成的服务层商业智能(BI)和自动化系统集成流程

激活数据这大大降低了项目启动和运行所需的时间和复杂性。这并非偶然： Qlik 的调查， 94% 的公司增加了对 AI 的投资，但只有 21% 的公司成功地将这些举措付诸实践。这凸显了一个关键点：瓶颈不在于工具的匮乏，而在于数据架构。如果数据无法流通，智能就无从谈起。

在云环境中，数据湖不再是一个复杂的孤岛，而是一个持续激活的平台，AI、BI 和自动化不再依赖 IT 部门运行，而是直接响应业务需求。

通过将技术弹性与智能连接，云平台将数据湖为远超存储库的全新平台：它将其转变为一个中心。然而，任何潜力都无法孤立地实现。为了充分发挥云数据湖的优势，必须以可靠的标准和前瞻性的愿景。

接下来，我们将探讨如何构建一个不仅能够正常运行，而且能够跟上企业不断增长的需求的数据湖

4. 构建你的结构时需要考虑哪些因素 数据湖

除了技术层面，构建数据湖始于一个简单的问题：公司想用这些数据做什么？如果缺乏清晰的认识，最终可能只是构建另一个数据存储库，而不是一个智能引擎。

构建数据湖固然需要远见卓识，但也需要切实可行的决策：例如数据来源、访问权限、治理和增长等方面。因此，关键不在于照搬现成的模式，而在于构建一个能够随着业务发展而演进的基础架构。

那么，让我们来探讨一下，如何从一开始就将项目转化为真正的价值？

4.1 基本实施步骤

构建数据湖并非简单的IT项目，而是一项需要完善基础的。一切都始于梳理数据来源和类型（包括结构化和非结构化数据），并明确定义如何提取、组织和使用这些数据。

该过程中最关键的步骤包括：

• 数据清单和使用目标：不仅要了解数据位于何处，还要了解数据的使用方式、使用对象和使用频率；
• 构建数据摄取和编目管道：确保数据顺利进入数据湖，并具有定义良好的元数据、版本控制和上下文；
• 构建多层访问和安全结构：创建兼顾保护和用户自主性的策略，并从一开始就设计为可扩展的策略。

换句话说，这不仅仅是传输数据，而是要让数据从最初的洞察。

4.2 如何确保可扩展性和可控性

数据增长不可避免，但可控增长却是一种选择。如果没有规划，即使是最好的数据湖可能成为新的瓶颈，导致数据过剩而价值寥寥。确保可扩展性和治理依赖于三个基本要素：

• 弹性分布式架构：无需不断重新设计即可适应不同类型和规模的数据；
• 自动化治理：基于配置文件和项目，而不是基于信息孤岛，制定明确的分类、保留和访问规则；
• 原生可见性和可追溯性：实时了解正在访问的内容、被谁访问以及对运营产生何种影响。

正是这种组合将数据湖为一个稳固且可持续的基础，使其能够随着业务分析目标的增长而不断发展。

但您无需从零开始构建一切，也无需独自面对这段旅程。正如我们将在下文看到的，一些已经准备好应对这种复杂性的平台可以加速这一过程，避免陷阱，并确保数据湖从一开始就能创造价值。继续阅读！

5. 实践中：为什么 Skyone 能加速这一进程

到目前为止，我们已经探讨了基于云的数据湖我们如何将这些理念付诸实践，以及为什么选择我们的平台能够从一开始就将理论转化为成果。

在Skyone ，我们坚信价值源于行动，而非复杂性。因此，我们的解决方案，例如Skyone Studio，一个即用型的分析环境中激活新旧数据，并使其能够在不失控和安全性的前提下进行扩展。

5.1. 数据湖：Skyone Studio

静态存储已不再足够。因此， Skyone Studio数据湖转变为一个动态平台，配备自动化

管道以此方式开启数据智能的新篇章，IT 作为催化剂，助力业务部门以更高的自主性、敏捷性和信心探索成果。

实际上，关键区别在于所有数据如何连接Skyone的支持，您不仅可以构建数据湖，还能创建一个智能、敏捷且安全的环境，能够随着您的业务发展而扩展，从历史数据到未来的 AI 项目，都能轻松应对。

想在您的公司体验这种改变吗？立即联系我们的专家，了解如何将分散的数据转化为更快、更果断、更具战略性的决策！

6. 结论：未来几年云数据的发展趋势是什么？

数据不再仅仅是分析的输入，而是成为的智能层。未来几年，数据量不再呈线性增长，而是数据流动、连接和实时转化为决策的方式将发生深刻

变革在此背景下，数据湖正逐渐成为现代分析架构的关键组成部分。它们使我们能够应对当今现实世界数据的多样性、速度和波动性。不仅如此，它们还催生了一种全新的运营模式：数据不再静止不动地等待用户查找，而是不断循环、学习并主动业务需求。

那些在这一方向上走在前列的公司不再纠结是否要迁移到云端，而是在探讨如何智能地构建这一转型，充分利用现有资源，并为未来发展奠定基础。从这个意义上讲，像 Skyone 这样的平台表明，只要做出正确的选择，就可以在不牺牲控制、安全或上下文的情况下。

因此，如果数据的未来在于云端，那么下一步就是确保这一迁移具有战略意义。要继续探索各种可能性，还可以查看我们博客 《企业云存储：您需要的实用指南》 。

常见问题解答：关于 数据湖 在云端

在云端

数据湖的实践之间以下是针对那些正在经历或即将踏上这段旅程的人们最常问到的问题的直接解答

1）在哪些情况下数据湖成为最佳选择？

当企业需要处理来自多个来源（结构化、半结构化或原始数据）的数据，并需要灵活地集中管理所有数据时，数据湖是最佳选择。它尤其适用于数据快速增长、格式多样，并支持人工智能、商业智能、自动化或即席分析等项目的场景。此外，当业务部门需要更自主地探索数据，而无需事事依赖 IT 部门时，数据湖也能发挥出色作用。

2）为什么要将数据湖直接部署在像 Skyone 这样的平台上？

因为它消除了从零开始的复杂性，并加速了数据价值的实现。借助 Skyone，您可以将传统系统连接到云端，而无需重写系统或中断运营；您还可以使用 Skyone Studio 构建数据湖，并通过治理、自动化和嵌入式智能轻松扩展数据规模。最终，您将获得一个能够以更少的摩擦集成、保护和激活数据的环境。

3）确保数据湖的可扩展性和可靠性的

三大支柱支撑着一个可扩展的数据湖

• 弹性架构（能够适应数据量和数据多样性）；
• 自动化治理（从数据摄取到使用都有明确的规则）；以及
• 实时可见性（了解数据流向并确保安全）。.

重点不应仅仅在于存储数据，而应在于如何使数据能够以符合上下文、高质量和高速度的方式流动。.

作者： Skyone