数据湖将提供哪些新功能来支持高级分析？

第一段 数据湖集中大规模存储原始结构化、半结构化和非结构化数据。支持高级分析的关键特性包括读时模式灵活性、跨存储和计算的大规模可扩展性，以及对多样化数据格式的原生支持。这些功能对现代分析至关重要，使组织能够经济高效地存储海量多样数据，并使用AI/ML、复杂SQL和流分析对所有数据类型进行分析以获取洞察，而无需事先进行限制性结构化处理。 第二段 增强分析能力的核心新特性包括确保可靠性和并发访问的ACID事务支持，通过Delta Lake、Apache Iceberg和Apache Hudi等格式实现的多表事务一致性。集成的元数据管理实现高效的数据发现和治理。与分析引擎（Spark、Presto）和机器学习框架的直接集成优化了性能。这些特性提供了统一方法，用于构建可靠的数据管道、实时分析、特征工程和直接在湖数据上进行ML模型训练，模糊了与传统数据仓库的界限。 第三段 这些特性支持数据科学探索、实时仪表板、预测建模和复杂的ML工作流。它们能够构建稳健的数据产品、个性化客户分析和欺诈检测管道。关键价值在于实现更快洞察时间的敏捷性、消除数据孤岛以获得统一视图、降低大规模分析成本，以及通过提供对全面企业数据的受控访问来支持下一代AI应用。