数据编排在整合数据湖和数据仓库中扮演什么角色？

数据编排可自动化数据工作流管理，这对于将非结构化数据湖（存储海量原始数据）与结构化数据仓库（为分析优化）集成至关重要。其重要性在于统一不同的系统：确保数据从数据湖的摄取高效移动到数据仓库的转换和消费。这架起了分析孤岛之间的桥梁，在混合或多云环境中增强数据可访问性，同时保持治理。 核心组件包括工作流调度器、转换引擎和元数据目录。特点涉及可扩展性、自动化以及处理多样化数据管道的灵活性。编排应用幂等性和依赖管理等原则，以实现可靠的数据移动。在实践中，它简化ETL/ELT流程，支持实时分析管道，并助力数据湖仓等现代架构，从而提高企业的运营效率并减少人工错误。 应用场景包括同步批处理和流数据流、在传输过程中执行质量检查，以及通过数据分层优化存储成本。其价值在于增强决策制定：组织获得统一视图，消除冗余，并加快洞察速度。主要优势是强大的数据治理、一致的访问，以及支持在集成平台上进行AI/ML等高级分析，推动战略敏捷性和商业智能。