此外，开放式存储还为上层计算机引擎带来了更多的灵活性。作为数据管理和服务领域的领先企业，Kyligence在数据湖上提供简化的数据分析能力、自动化构建能力、自动化推荐能力是行业的发展趋势。未来，Kyligence我们将继续努力简化数据湖上的多维数据分析，不断降低用户使用数据的门槛，帮助全球客户数字化转型。

在前一篇文章中，我们分析了数据仓库和数据湖在数字化转型过程中的作用和发展趋势（大数据处理的浅辩论-架构和延迟）。经过多年的发展，数据分析与AI对不同任务的特殊数据系统进行分析。“无论是购买还是开发，企业通常维护数百甚至数千个应用程序。

DataFabric的实现理念是重新组合原始技术（技术的本质是利用现象，重新组合现有技术，并根据目的机会不断自我进化），而不是新技术，通过支持组装数据分析及其组件、数据仓库、数据湖、数据计算、数据分析等现有技术和能力的重新组合和使用，并引入了新的方法、工具和平台。

由于数据规模和数据类型的限制，传统的数据仓库无法支持互联网时代所需的商业智能。对于数据湖架构，HDFS中数据文件的分布式组织由写入任务决定。为了成功利用数据，首席信息官需要验证其传统数据仓库是否升级为功能强大的数据湖，这是对其执行过程的有效投资。

将数据仓库、数据湖和高级分析引入分布式云架构是市场的发展方向。扩展此架构，包括更高层次的数据管理和分析服务，自然会产生分布式数据云的想法。在这种情况下，数据湖和数据仓库是数据平台的两个主要存储区域。与数据仓库相比，数据湖中的数据可以是存储企业各种原始数据的任何类型的信息。

简单地说，如果你把数据仓库看作是一个图书馆，你可以通过清晰的分类找到特定的信息。然后，通过连接企业业务系统、数据湖或数据仓库，收集元数据自动获取原始企业数据字典与数据之间的关系，形成企业元数据地图。它服务于企业的业务需求，为发现数据价值提供了一套数据解决方案。

完善数据云与纵横对接机制，促进数据资源汇聚，构建物理集中、逻辑融合、及时更新的大数据资源池，实现人口、法人、地理空间、宏观经济、社会信用、电子许可证、物联网感知等基础数据库的集中收集和统一管理；然而，随着业务的变化和生成的数据越来越多样化，使用相关数据库的数据仓库解决方案可能并不总是最好的解决方案。

首先，对象存储中的数据处理非常灵活。天津，6月25日电6月25日电天津，中新网（王玉玉）由天津市委网络信息办公室、天津工业和信息化局、津南区人民政府、中国华录集团有限公司主办的“第六届世界智能会议·中国华录杯数据湖算法竞赛”正式启动，由北京易华录信息技术有限公司主办。

第二个是数据模型的后置。因此，ETL需要根据数据模型构建，使数据在流通过程中成为满足需求的形式。然而，随着数据驱动的产品/服务/营销数据应用越来越多，传统的主题域模型不再能够提供足够的灵活性。因此，越来越多的企业不再加强ETL的建模，而是转向数据湖/大数据平台的建设，首先收集数据，将Transformation/业务建模的工作放在后面，形成ELT，以更灵活地应对快速迭代的数据应用需求。

数据湖需要完善的元数据管理能力：包括数据源、数据格式、连接信息、数据Schema、权限管理等能力。在存储方面，可以引入丰富的企业存储能力，提高数据的可靠性和安全性，减少存储层的TCO，形成跨云、多站点的统一存储平面，整合数据湖和数据仓库，实现统一存储平面上所有原始数据的存储。

在《工业互联网术语与定义》（2019）中，工业应用是基于工业互联网的工业应用软件，承载工业知识和经验，满足特定需求，是工业技术软件的重要成果。最后，财务共享将逐渐演变为大数据中心。第二步是清理数据湖数据，从数据仓库中提取有价值的数据。

因此，除了对内部能力（技术、产品、解决方案等）的评价外，云原生数据湖的选择还需要特别关注制造商的外部能力和未来能力：是否有足够丰富的生态合作伙伴来满足企业不同场景的需求？数据中心管理数据湖，形成数据资产控制系统和数据管理系统，规范主数据、数据索引格式、元数据格式等，形成数据应用场景数据质量管理闭环。