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随着越来越多的公司依靠数据来推动关键业务决策、改进产品供应并更好地服务客户，公司捕获的数据量比以往任何时候都多。Domo 的这项研究估计，2017 年每天会生成 2.5 百亿字节的数据，到 2025 年，这一数字将增加到 463 艾字节。
但如果公司不能快速利用这些数据，那么这些数据又有什么用呢？于是“数据湖”应运而生。
数据湖是企业级的“数据集中营”，它能以原始格式存储海量结构化数据（如订单表格）和非结构化数据（如设计图纸），无需预先定义数据模型，就像一个巨大的天然水库，包容所有形态的“水源”。
数据湖的优点
- 灵活性
支持任意数据类型和格式，无需预定义模式，适应未来分析需求的变化。
- 成本效益
基于分布式存储和分层策略，存储成本仅为传统数据仓库的20%6-40%6。
- 实时处理能力
结合流处理技术(如KafkaStreams)，支持实时数据分析和快速响应(如金融反欺诈)。
- 支持机器学习与AI
为数据科学家提供全局数据池，用于模型训练、特征工程和预测分析。
- 多源数据整合
集成数据库、loT设备、日志文件等异构数据源，形成企业数据的"单一可信源"。
很多时候，数据湖被认为与数据仓库是等同的。实际上数据湖与数据仓库代表着企业想达成的不同目标。下表显示了两者的关键区别。
数据湖存储着更丰富且高频访问的数据关联信息，能有效发掘企业潜在业务需求。而数据仓库专注于历史数据的持久化存储，提供稳定的数据服务。二者在企业数据架构中形成互补关系，各自承担不可替代的职能。
企业数据面临的挑战
跨系统数据异构性导致实体统一建模存在固有障碍。
打个比方：每个业务系统就像使用不同方言的部门，对同一事物（如"客户"）的记录方式各不相同。销售系统关注联系方式，财务系统看重信用评级，而客服系统则记录服务记录。这种"各说各话"的情况导致企业难以建立统一的数据视图。
数据湖的突破性解决方案
数据湖通过创新架构解决了这一难题。它不再强求预先定义统一模型，而是通过全量采集各系统的原始数据，隐式构建"数据实体图谱"。
打个比方：数据湖采用"先收集后整理"的思路，像博物馆保存文物原貌那样存储原始数据。它不强制改变现有系统的工作方式，而是通过智能标签技术，自动发现不同系统中数据的关联性。比如自动识别"客户ID"和"会员编号"其实指向同一个人。
数据湖带的企业价值
数据湖正在重塑制造业的数据价值链条，从设备监控到供应链优化，从质量控制到需求预测，它为工厂数字化转型提供了底层支撑。
WSI深耕制造业数据解决方案，可为企业提供从数据湖搭建到智能应用落地的全链条服务，助力工厂实现数据驱动的精准决策。在智能化浪潮中，早一天布局，就早一步掌握竞争主动权。
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