一般情況下，要使大數(shù)據(jù)項目成功，至少需要兩件事：其一，知道需要什么可操作的數(shù)據(jù);其二，獲得正確的數(shù)據(jù)來進行分析和利用，以實現(xiàn)預期目標。
6. 節(jié)約企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫資源
最后一個優(yōu)點是，正如上面來自pwc的說明所示，數(shù)據(jù)湖可以作為數(shù)據(jù)倉庫(edw)的中轉區(qū)域。
然后，它僅用于將相關數(shù)據(jù)傳遞到倉庫，從而節(jié)省edw資源。
數(shù)據(jù)湖的挑戰(zhàn)、風險和演變
大數(shù)據(jù)湖有諸多的好處，同時，也有風險和挑戰(zhàn)需應對。
如果沒有正確的戰(zhàn)略設計，并考慮到必要的目標，數(shù)據(jù)湖可能成為數(shù)據(jù)沼澤。這也是為什么企業(yè)從非常傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)湖方法轉向面向目標和業(yè)務導向的方法的原因。
顯然，應該從業(yè)務驅動和戰(zhàn)略方針著手來處理數(shù)據(jù)湖。然而，傳統(tǒng)上，這些數(shù)據(jù)往往是從不斷上升的數(shù)據(jù)量角度和最終所有數(shù)據(jù)都具有潛在價值的觀點來看待的。
雖然這個價值確實是有潛力的，但相當多的公司表現(xiàn)得像數(shù)據(jù)囤積者。此外，公司是否需要一個數(shù)據(jù)湖，如果需要，是否可以從數(shù)據(jù)湖中獲得價值。
gartner2015年的一份報告中顯示，一些公司的hadoop((數(shù)據(jù)湖架構的者)是過猶不及的，技術上的差距是阻礙發(fā)展的主要原因。
大數(shù)據(jù)湖的規(guī)模
由于大數(shù)據(jù)量和大數(shù)據(jù)使用量不斷增長，大數(shù)據(jù)規(guī)劃的廣度、深度和包容性都在增加，因此數(shù)據(jù)湖的大小顯然也在不斷增長。
一篇dimensional research2018年大數(shù)據(jù)趨勢和挑戰(zhàn)報告的博客文章指出，平均數(shù)據(jù)湖大小超過100太字節(jié)的組織比例從2017年的36%增長到2018年的44%( 一年內(nèi)增加22%)。這種趨勢只會持續(xù)下去，而且是大數(shù)據(jù)處理向云轉變的眾多驅動因素之一。
然而，難題依然存在：如何從所有這些數(shù)據(jù)中獲取價值。決策和行動是市場如何發(fā)展的關鍵驅動力。
確保數(shù)據(jù)湖不會變成數(shù)據(jù)沼澤
讓我們更深入地研究這些數(shù)據(jù)沼澤。如前所述，在數(shù)據(jù)湖的早期，重點是大數(shù)據(jù)的容量方面，許多企業(yè)實際上使用數(shù)據(jù)湖作為轉儲數(shù)據(jù)的地方。
這導致了數(shù)據(jù)沼澤的現(xiàn)象，需采取適當?shù)姆椒ū３謹?shù)據(jù)湖的清潔。
直到今天，仍然聽到一些組織提出常規(guī)性的問題，比如：“我應該用一個數(shù)據(jù)湖來替換我的數(shù)據(jù)中心嗎?”。數(shù)據(jù)湖經(jīng)常與數(shù)據(jù)中心相比較，雖然理解這些差異很重要，但問題是使用什么，什么時候使用并不是重點，正如咨詢師所言，你真正需要的是什么，要視情況而定。
我們的旨在通過數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能環(huán)境來解決它們所適應的商業(yè)智能環(huán)境的問題。
數(shù)據(jù)可實現(xiàn)什么;如何從這些數(shù)據(jù)中獲得更多的價值;通過高級分析將數(shù)據(jù)貨幣化的用例有哪些;我們需要什么技能;我們的業(yè)務是如何由數(shù)據(jù)驅動的;我們今天的處境(包括技能和文化)在法規(guī)范圍內(nèi)，我們需要考慮到哪些有關敏感數(shù)據(jù)的問題;。。。當數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)情況變得清晰無誤時，就不難確保它不會變成一個數(shù)據(jù)沼澤。這種討論已經(jīng)進行了很長時間，數(shù)據(jù)湖需要更多的策略和關注。
改變數(shù)據(jù)湖的要素：云、分析、價值和ai/ml
當然，數(shù)據(jù)湖也不像以前所觸及的那樣了。在早期，數(shù)據(jù)湖本質(zhì)上是添加hadoop，并保留所有現(xiàn)有的內(nèi)容，而現(xiàn)在，我們可以更多地使用云中的數(shù)據(jù)。
最初，一個數(shù)據(jù)湖是給那些有技能和能力的用戶使用：找到他們想要的數(shù)據(jù)，然后能夠使用模式在讀技術來處理這個問題。幸運的是，sql正在進入數(shù)據(jù)湖，我們開始學習如何對其中的不同島嶼建模，讓用戶直接訪問數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)。
云的增長速度和它在業(yè)務中總體增長速度一樣快。很明顯，數(shù)據(jù)湖的未來意味著云，盡管某些行業(yè)也會有例外，其中包括監(jiān)管問題，以及傳統(tǒng)上對公眾云采取更為謹慎的做法。
一些企業(yè)顯然也從過去所犯的錯誤中吸取了教訓，最后，隨著人工智能和機器學習變得更加重要，重點更多的放在結果和價值上，以及對近實時分析、高級分析和可視化的需求，人們更加關注結果和價值。
我們還看到數(shù)據(jù)湖向商業(yè)智能解決方案轉變。簡單地總結一下：數(shù)據(jù)湖景觀發(fā)展迅速，其本質(zhì)仍然是將數(shù)據(jù)轉化為價值和更好地實現(xiàn)這一目標的手段，技術前沿的大量趨勢和經(jīng)驗教訓，使得我們很難將數(shù)據(jù)湖的過去與現(xiàn)在進行比較，更不用說未來了。許多組織表示，它們計劃部署一個數(shù)據(jù)湖，并轉向云，這一未來看上去相當光明。
要知道，當數(shù)據(jù)湖變得流行時，大數(shù)據(jù)仍然是一個熱門詞，至少大數(shù)據(jù)已經(jīng)變得無所不在了。大數(shù)據(jù)就是數(shù)據(jù)，問題是如何處理它。總的來說，數(shù)據(jù)的成熟度已經(jīng)提高，新一代的專家知道，大數(shù)據(jù)分析是獲得價值的關鍵所在，你對待數(shù)據(jù)的方式與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫時代不同-關于利用大數(shù)據(jù)的思維方式和文化已經(jīng)在醞釀。


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