为防止数据沼泽的发生，必须在数据湖中建立简单、自描述的文件夹结构。应实施适当的层次结构，以确保文件夹是可读的、易于理解的、不言而喻的。在启动数据湖开发过程之前，定义命名协议是非常重要的。这些措施将促进数据湖的适当利用，并有助于访问管理。此外，了解如何构建文件夹结构，以增强查询引擎对数据的理解也很重要。推荐的方法是组织青铜层和银层中呈现的数据。
数据源：向数据仓库提供原始数据的数据库、文件和 API。 数据集成和 ETL 工具：负责从各种来源提取、转换数据并加载到数据仓库的工具。 数据存储：用于存储和管理数据仓库中数据的技术，如关系数据库或数据湖。 元数据：描述数据仓库中存储的数据的结构、格式和内容。 数据访问和分析工具：数据仓库中存储数据的应用程序和工具，用于查询、分析和可视化。
Data Lakehouse 不仅像传统的数据仓库一样支持架构 ACID 该事务还提供了数据湖中存储的成本效益和可扩展性。该系统结构支持直接访问数据湖的所有层，包括对有效数据治理的架构支持。此外，数据湖仓还引入了索引、数据缓存、时间旅行等功能，以增强性能和功能。它继续支持以文件格式存储数据的结构化和非结构化数据类型。
在考虑黄金层时，建立面向该领域的结构是有益的。该方法不仅促进了访问管理，而且提高了数据湖的利用率。用户可以通过在特定领域的类别（如客户、产品或销售）中组织数据，轻松导航和使用相关数据来满足其特定的业务需求。
统一数据平台项目采用华为大数据集群MRS和分布式数据库GausDB（DWS）产品，借鉴行业经典数据模型建设理念，实现数据收集、集成和处理，完成统一数据湖和双主题域数字仓库模型建设；建立湖仓库集成数据架构，全面整合集团和子公司内外数据，实现全球数据统一管理和集中开发，统一整合分级共享；借助金融数字基础“源启动”实现多项应用服务，沉淀一般数据资产和专业数据资产，促进集团和子公司数据的高质量发展，快速释放数据要素的价值。