数据湖如何支持机器学习和高级分析？

第一段 数据湖提供了一个集中式存储库，用于以任何规模存储海量原始、结构化、半结构化和非结构化数据。其重要性在于消除数据孤岛，并允许访问各种精细的数据源，而无需预先定义模式或进行转换。这种能力是机器学习（ML）和高级分析的基础，它们依赖大型、多样化的数据集来训练更准确的模型，并发现仅在精选数据仓库中无法看到的复杂模式。应用场景包括摄取传感器数据（物联网）、日志文件、社交媒体信息流和客户交互数据以进行综合分析。 第二段 核心特性包括读时模式灵活性和以原生格式存储数据。这使数据科学家和机器学习工程师能够直接访问原始数据进行探索、特征工程和模型训练，无需延迟。它能处理海量数据量和高速数据，这对训练复杂模型至关重要。支持各种工具（Spark、TensorFlow、PyTorch）便于在数据湖中直接进行数据处理。这种架构支持使用不同数据源和分析方法进行迭代实验，显著加快模型开发周期，并实现超越传统分析的新见解。 第三段 数据湖通过以下方式支持机器学习工作流：从不同来源摄取原始数据；直接进行数据探索和准备；对整个数据集进行可扩展的特征工程；以及使用与数据湖计算引擎集成的框架训练机器学习模型。这带来了显著的业务价值：通过消除冗长的数据准备瓶颈加快洞察速度；使用更丰富、更多样化的数据集构建更准确模型的能力；以及解锁新的分析可能性，如直接对原始数据进行自然语言处理或图像识别。