数据湖里没有“水怪”，有的是，，，

当数据湖的数据情况变得清晰无误时，就不难确保它不会变成一个数据沼泽。这种讨论已经进行了很长时间，数据湖需要更多的策略和关注。

改变数据湖的要素：云、分析、价值和AI/ML

当然，数据湖也不像以前所触及的那样了。在早期，数据湖本质上是添加Hadoop，并保留所有现有的内容，而现在，我们可以更多地使用云中的数据。

最初，一个数据湖是给那些有技能和能力的用户使用：找到他们想要的数据，然后能够使用模式在读技术来处理这个问题。幸运的是，SQL正在进入数据湖，我们开始学习如何对其中的不同岛屿建模，让用户直接访问数据湖中的数据。

云的增长速度和它在业务中总体增长速度一样快。很明显，数据湖的未来意味着云，尽管某些行业也会有例外，其中包括监管问题，以及传统上对公众云采取更为谨慎的做法。

一些企业显然也从过去所犯的错误中吸取了教训，最后，随着人工智能和机器学习变得更加重要，重点更多的放在结果和价值上，以及对近实时分析、高级分析和可视化的需求，人们更加关注结果和价值。

我们还看到数据湖向商业智能解决方案转变。简单地总结一下：数据湖景观发展迅速，其本质仍然是将数据转化为价值和更好地实现这一目标的手段，技术前沿的大量趋势和经验教训，使得我们很难将数据湖的过去与现在进行比较，更不用说未来了。许多组织表示，它们计划部署一个数据湖，并转向云，这一未来看上去相当光明。

要知道，当数据湖变得流行时，大数据仍然是一个热门词，至少大数据已经变得无所不在了。大数据就是数据，问题是如何处理它。总的来说，数据的成熟度已经提高，新一代的专家知道，大数据分析是获得价值的关键所在，你对待数据的方式与传统数据仓库时代不同-关于利用大数据的思维方式和文化已经在酝酿。

（编辑：西安站长网）

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