数据湖在云中大规模管理数据方面发挥什么作用？

数据湖在云环境中充当集中式存储库，以原始格式存储大量原始数据——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，并支持无需预先转换的可扩展摄入。它们支持各种分析，如商业智能、机器学习和探索性分析。关键应用场景包括以PB级规模摄入物联网传感器流、网络日志、社交媒体馈送和企业应用程序数据。 核心组件包括可扩展、耐用的云对象存储（例如AWS S3、Azure ADLS）、用于组织的元数据目录以及用于处理的各种计算引擎。原则侧重于读取时模式（灵活性）、经济高效的存储层以及存储与计算资源的解耦。这种架构能够探索以前无法访问的不同数据集，通过支持临时查询、批处理、流分析以及在整合数据上进行AI/ML模型训练，从根本上改变数据管理。 数据湖将分散的数据整合到单个基于云的“事实来源”中。实际实施包括：1）将来自各种来源的原始数据摄入对象存储；2）为数据编目元数据以提高可发现性；3）应用治理和安全策略；4）使用适当的云服务（Spark、Presto、ML框架）分析数据。它们通过更快地发现见解、降低ETL复杂性、降低存储成本以及在以前未开发的数据资产上支持高级分析和AI计划，带来业务价值。