数据湖的应用场景包括数据分析、商业智能、机器学习等领域。通过数据湖，组织可以更灵活地管理和使用各种类型和来源的数据，从而获得更深入的洞察力和价值。
数据存储： 数据湖以原始形式存储数据，提供了高度的灵活性和灵活性，而不限制数据的结构或格式。数据仓库以结构化的形式存储数据，通常使用标准化的数据模型。因此，数据湖可以作为数据仓库的补充，存储不适合或不需要立即进入数据仓库的数据，以备后续分析。
综上所述，数据湖与数据仓库之间存在互补关系，各有特点和优势，共同为整个数据生命周期的组织提供全面的数据管理和分析解决方案。
数据来源： 数据湖通常作为数据的原始存储层，可以接收多种来源和格式的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。这些数据可以是实时流数据或批处理数据。数据仓库通常接收清洗、转换和加载（ETL）为了保证数据的一致性和准确性，处理后的数据。所以，数据湖为数据仓库提供了丰富的数据来源。
数据访问及处理： 数据湖提供数据查询、分析、机器学习、人工智能等多种数据访问和处理工具。用户可以直接在数据湖中进行数据探索和分析，也可以将数据导出到其他系统进行进一步处理。
数据湖是一个存储大量结构化和非结构化数据的存储系统，允许组织在不提前定义数据的结构或格式的情况下以原始格式存储数据。数据湖的设计理念是将各种类型和来源的数据存储在统一的存储池中进行后续分析和处理。
无模式存储： 数据湖采用架构灵活、无模式的存储方式，不需要事先定义数据的结构或模式，因此可以容纳各种类型和格式的数据。
数据治理与安全： 数据湖通常提供数据处理和安全功能，包括数据分类、数据标记、访问控制等，以确保数据的合规性和安全性。
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扩展性和弹性： 数据湖通常建立在分布式存储系统上，具有高度的可扩展性和弹性，可以很容易地处理大规模数据存储和分析的需要。
4、中台业务：中国移动能力中台汇集了近1000项人工智能、北斗高精度定位、大规模数据采集等优质能力，发挥了显著的内在价值。目前，它正在积极推动中台走出书架，走上货架，将中国移动能力中台打造成千上万个行业的能力中台，为各行各业提供数字化转型解决方案。