基于云的数据湖如何支持高级分析和机器学习？

基于云的数据湖以原始格式为海量、多样的数据集提供集中存储，支持高级分析（如预测建模）和机器学习（ML）。与传统的本地解决方案相比，它们利用云基础设施实现了大规模的可扩展性和成本效益。关键概念包括读时模式灵活性（无需预先设定严格结构）以及存储与计算资源的解耦。这种方法支持对结构化、半结构化和非结构化数据进行大规模处理和分析，这对复杂建模至关重要。 支持高级分析的核心能力包括集成计算引擎（如Spark、Presto），无需繁琐的ETL即可直接查询数据；无服务器处理选项；以及原生机器学习服务集成（如SageMaker或Vertex AI）。存储和计算的分离允许独立扩展处理能力以匹配分析需求，显著降低成本和延迟。自动元数据编目等高级功能改善了数据发现，而强大的身份管理确保了受控访问。这促进了数据探索和迭代模型开发。 实施过程包括将各种数据源摄入可扩展的云对象存储（如S3、ADLS、GCS）。然后，组织动态应用计算资源，使用SQL、Spark或集成的机器学习框架分析这些数据。这种模式通过整合数据孤岛以获取全面洞察、支持实时和批处理分析，以及加速从实验到生产部署的机器学习生命周期，从而交付业务价值。主要应用包括个性化推荐、欺诈检测、预测性维护以及使用各种数据类型的大规模数据科学计划。