隨著信息化進程的加快，傳統數倉越來越無法適應海量數據存儲和分析的需求，天下苦數據倉庫久矣！

數倉只能存儲結構化數據，無法采集存儲非機構化數據

數倉無法存儲原始數據，所有數據須經過ETL清洗過濾

離線數倉的數據表牽一發而動全身，數據調整工程量大

實時數倉存儲空間有限，無法采集和存儲海量實時數據

回溯效率低下，實時數據和離線數據計算接口統一問題

作為大數據變革的下一個風口，云服務器，數據湖可以完美解決傳統數倉的各大痛點。

01觸手可及的新未來：數據湖

數據湖是幫助企業實現全量數據單一存儲的集中式存儲庫，無需任何預處理，可以存儲任意規模、任意類型、需求各種速度的數據，包括結構化、半結構化和音視頻、圖片、文本等非結構化數據。

而且，數據湖通常存儲原始格式的對象塊或者文件，保證數據的“原汁原味”，對企業更加全面的抓取、分析和應用數據，創造更大的數據價值提供重要的基礎支撐。

數據湖理念支持各種分析方式，可以運行從控制面板、可視化、大數據處理、實時分析到機器學習等不同類型的分析。

不同于傳統數倉的表模型建立方式，數據湖基于讀取型Schema，采用讀時模式，能夠根據業務需求靈活建表，大大提升了敏捷性和精準度。

使用傳統數倉的企業，每個部門都只有自己的數據。數據湖打破了“數據孤島”的閉塞，允許多種職能角色——數據科學家、數據開發人員和業務分析師等通過各自選擇的分析工具和框架來訪問數據，而無須移動數據，大大節省了定義數據結構、Schema和轉換的時間。

這不僅讓跨領域、跨平臺、跨媒介的數據分析簡單實現，“時空旅行”的回溯秒回功能加持數據湖能夠更敏捷地提供全量和全生命周期的數據分析結果和數據預測分析服務，靈活高效支撐企業各種決策的制定，真正助力企業實現降本增效，落地實現數智化轉型發展。

通過數據湖技術可以實現“敏捷”地統一存儲和統一分析，能夠最大程度地解決大數據的痛點問題。

數據湖一經問世，頭部云技術廠商紛紛推出解決方案，更是深受大廠青睞：NEIFLIX、阿里、騰訊、字節跳動、蘋果、順豐、AWS、快手、多點等多家企業爭相部署使用數據湖技術。

根據Aberdeen的一項調查顯示，實施數據湖技術的組織比同類公司在有機收入增長方面高出9%，數據分析的商業價值充分彰顯。