商业智能工具如何处理存储在数据湖中的数据以进行报告和分析？

BI工具通过直接查询或语义层连接这些庞大的原始、多样数据存储库来分析数据湖。关键概念包括作为集中式存储的数据湖（存储结构化、半结构化和非结构化数据）、作为可视化和分析平台的BI工具，以及将复杂原始数据转换为业务友好指标的语义层。这一意义在于，它能够对海量、多样的数据集进行分析，而无需预先结构化，适用于大数据分析、机器学习和探索性分析场景。 核心原则涉及ELT（提取、加载、转换），即先将原始数据加载到湖中，然后使用现代计算引擎（如Spark、Presto）为特定分析进行后期转换。BI工具利用读取时模式，通过语义层或直接通过元数据目录（如Hive Metastore、AWS Glue）在查询时应用结构，从而实现灵活性。元数据管理对于数据发现和治理至关重要。这种方法通过提供速度、规模和灵活性影响分析，加速从原始数据源（包括日志、物联网流和社交媒体）中获取洞察。 实际实施通常包括：1) 通过连接器或查询引擎将BI工具连接到湖存储（如S3、ADLS）。2) 使用元数据目录（通常在BI工具内）定义语义模型/逻辑视图，以简化表格和度量。3) 执行高效查询，可能将计算下推到分布式引擎以提高性能。4) 必要时利用缓存/物化视图。5) 通过湖策略确保治理和安全。这使得数据访问民主化，能够更快地对多样数据获得洞察，支持即席探索，并在利用湖的经济高效存储的同时，为数据驱动决策提供实质性价值。