如何与现有的数据湖或数据仓库集成

数据湖:接受来自物联网设备、社交媒体等各种来源的非关系数据，包括原始数据，不提前结构化处理。

由于其灵活的存储和处理机制，类似于天然湖泊的低维护成本，数据湖可以以较低的存储成本提供快速查询结果。例如，数据湖实现了存储和计算的分离，即存储层专注于数据的持久存储，而计算层专注于数据的处理和分析。这种分离使企业能够根据需要独立扩大存储或计算能力，进一步提高成本效益。

然而，数据湖也存在一些挑战。例如，管理不善的数据湖可能成为数据沼泽，即数据混乱、难以访问和提供足够的价值。因此，确保数据的可访问性、质量、安全性和价值是非常重要的。

数据湖：为数据科学家、开发人员和业务分析师提供服务，支持更先进的分析功能，如机器学习、预测和分析，类似于湖泊为探险家提供的广阔探索空间。

数据集成：数据湖需要能够从各种数据源中提取数据，并进行必要的转换和清洁，以便进行后续分析和处理。这可能需要数据集成工具或平台。

我们可以把数据湖想象成一个巨大而原始的湖。这个湖的特点是它会从四面八方接收水流，就像各种数据一样，有的清澈透明，有的浑浊，但数据湖会一视同仁地收纳。

对于使用数据网络结构模型的组织来说，通过数据引入框架管理新的数据源至关重要。”因此，必须使用动态数据集成，因为它是一组具有新变量的新数据。”公司应该考虑如何与现有的数据湖或数据仓库集成。