数据湖需要完善的元数据管理能力

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。 数据湖需要具备完善的数据生命周期管理能力。它不仅可以存储原始数据，还需要保存各种分析和处理的中间结果数据，并完全记录数据的分析和处理过程，以帮助用户完全跟踪任何数据的生成过程。 数据湖需要具备完善的数据获取和数据发布能力。数据湖需要能够支持各种数据源，并从相关数据源中获取全量/增量数据；然后标准化存储。为了满足不同的应用访问需求，数据湖可以将数据推送到合适的存储引擎中。

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。所有业务都可以随时进行数据分析，而无需移动数据。

在基本性能方面，亚马逊云拥有强大的“智能湖仓库”系统，集成了数据湖、数据仓库和特殊数据存储，实现了大量复杂数据的流动，并对所有成员的数据访问进行了统一的监督。TCL的全球业务线使用了这个架构。

一、 获得全面的底层数据支持能力。凭借“智能湖仓库”的集成架构，用户可以随时随地获取所需的数据进行分析、特征工程、统计分析或模型培训。同时，企业也可以通过有效的权限管理进行数据安全控制，实现全面的数据安全。与传统架构不同，湖是湖，仓是仓，机器学习是机器学习，分析是分析，每个地方都使用不同的数据库或数据源。

他提醒，不要临时进行数据集成，一个接一个地进行项目，交给数据科学家，授权首席数据官制定数据集成计划，授权首席数据官阅读所有公司数据的权限，并派出最好的员工执行数据集成计划。如果不这样做，建立的每个公共数据存储库，也被称为“数据湖”，将成为一个数据泥潭。

目前，通过“软件产品”，深度演出的智能服务经验已经覆盖了零售、快速消费品、汽车、美容等多个行业 “运营服务”模式大大改善了企业“有数据不会用”、“有数据湖没有业务改进”的局面。

大数据和人工智能是更关键的PaaS能力。例如，华为拥有数据管理部门和人工智能，使能源部门能够负责相关能力的建设。数字化转型的前提是在公司整体层面构建统一的数据湖，确保数据元素的完整性和可信度。