智能湖仓是什么？

作为智能湖仓架构的数据入口端，数据源层可支持企业从 CRM 和 ERP 应用、业务应用等不同来源快捷且全面地摄取和分析数据。除了集成内部数据源之外，数据来源还可能是移动端、传感器、Web 应用程序、社交媒体等渠道。通过智能湖仓架构，企业可以高效整合各种数据源，为数据分析和业务决策提供全面的数据支持。

数据摄取层介于数据源与数据存储层之间，主要负责将多源数据摄取至存储层之中。面对结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据，数据摄取层将通过多种协议实现数据互联，并将实时、批量集成的数据传输至数据仓库或数据湖组件中。数据摄取层确保了数据从各种来源高效流入智能湖仓架构的数据存储层，为后续数据处理和分析奠定基础。

智能湖仓架构中的数据存储层分为存储和目录两部分。这一层级主要是为了高效、有序地存储和管理数据，可提供多重高性价比、强扩展性、耐久性的技术组件。为实现多样化数据的精细化管理，数据被划分为原始数据、可信数据、丰富数据与建模数据。数据存储层通过合理的数据分类和组织，确保数据可以被高效访问和利用。

数据处理层位于存储层与消费层之间，该层组件主要是将待处理的数据转换为可消费状态，处理方式表现为验证、清洗、转换、规范化等，如数据仓库 SQL、ETL 等。除了处理数据之外，处理层也可以通过目录与存储接口访问全部数据和元数据。数据处理层确保了数据在被消费前经过必要的清理和转换，满足不同业务需求。

数据消费层作为 5 层架构的顶层，主要是满足更强扩展性的业务需求。当处理层与消费层发生数据交互时，数据消费层将利用专用分析组件来洞察数据价值。企业组织内不同部门的全体员工，皆可通过 BI 仪表板、机器学习模型、交互式 SQL 查询等方式获取实时见解。数据消费层为企业提供了灵活的数据分析和应用方式，助力数据驱动的业务决策。

智能湖仓允许组织从集中控制转向共享模式，实现更快的数据隔离，减少管理开销。这种分布式并行架构可以通过跨多台服务器分布数据，大幅提高数据处理速度。

湖仓架构将数据湖存储非结构化数据的灵活性与数据仓库的管理功能和工具相结合，解决了传统数据湖的一些缺陷。这种混合方法可以像数据湖一样摄取各种原始数据格式，同时提供 ACID 事务和数据质量保证，类似于数据仓库。

智能湖仓能够帮助组织更好地利用其数据资产，并响应不断变化的信息管理需求。它允许组织存储和分析所有结构化和非结构化数据，从而发现新的洞见，做出更好的业务决策。这可以带来诸如改善客户互动、提高研发创新、增加运营效率等优势。

成功实施数据湖的组织，其有机收入增长率比同行高出9%。这是因为设计良好的智能湖仓支持对各种数据源进行新型分析，如机器学习。

智能湖仓应能够摄取各种原始数据格式，包括来自关系数据库的结构化数据、CSV 和 JSON 等半结构化数据，以及电子邮件和文档等非结构化数据。这使得湖仓能够成为组织所有数据的中央存储库。

湖仓应提供报告、可视化、高级分析和机器学习等数据处理和分析功能。这使得湖仓能够从原始数据中提取洞见，创造业务价值。

为确保湖仓的"智能性"，它应该包含事务支持、模式实施、治理和支持多种工作负载等特性。这有助于解决数据湖常见的批评，如数据质量问题和缺乏结构。采用结合数据湖和数据仓库功能的混合"湖仓"架构可实现这一点。

成功的湖仓项目往往经历了一个渐进式成熟过程，组织逐步确定对其需求最重要的数据和元数据。这避免了创建"数据坟场"的风险，即数据被倾倒却没有明确目的。

总的来说，构建智能湖仓需要在原始数据存储库的灵活性与数据仓库的结构和治理之间取得平衡。如果做好了，湖仓可以成为从组织数据中获取业务价值的强大工具。