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。

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。

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。

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。

在数据生产或处理爆炸性增长、实时、智能、云的背景下，数据湖具有“兼容、松耦合、弹性、敏捷”的自然优势，成为新的“掘金热土”，未来在大数据行业的比例将继续上升，前景广阔。数据全生命周期流通中的技术安全风险主要结合数据湖本身的业务需求和技术结构特点，以数据为核心，以收集阶段的数据源认证和质量风险为基础。

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。

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。

最初是数据仓库，然后是数据湖。数据湖支持数据科学访问模式，保留数据的原始形式，而数据仓库支持分析和BI报告访问模式，数据符合集中统一的本体。近年来，这两个技术栈已经开始整合，数据仓库试图配备数据科学工作流程，而数据湖则试图为数据分析师和商业智能服务，称为LakeHouse。

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