到 2023 年，企业希望成为真正的数据驱动型组织。对于这些组织来说，变得更加由数据驱动的途径在于数据湖的力量，这组合元素具有数据湖的数据仓库架构。

Data Lakehouse 架构对于希望更快数字化并加大对数据驱动运营的投资企业特别有吸引力，并且有充分的理由：Data Lakehouse 使企业更直接地使其迁移和数据堆栈升级过程更高效、更少资源密集型。此外，数据湖屋还提供多种优势，例如更高的数据质量、更高的生产力以及企业范围内的数据孤岛的解体。

为了更好地探讨企业对数据湖架构的持续投资，让我们来看看什么是数据湖屋，以及它们在不久的将来可能在组织数据迁移中扮演什么角色。

什么是数据湖？ 为了定义数据湖，让我们首先快速了解什么是数据湖：它们的核心是数据仓库（原始或自然格式）。数据湖 存储来自多个来源的数据 – 从 ML 系统和仪表板到分析系统，甚至移动应用程序和社交媒体 – 正是这种众多的技术来源首先产生了数据湖；数据仓库等传统解决方案最适合仅用于存储结构化数据，而数据湖可以包含非结构化和结构化数据。

然而，数据湖的问题在于它们缺乏执行人工智能 (AI) 和大规模数据等任务所必需的必要特征。

它们缺乏强大的交易功能等特征；治理，以及 ACID 的 遵守。

这就是数据湖架构发挥作用的地方——数据湖支持合并数据策略，这要归功于数据湖和数据仓库的结合，以授予更多的员工访问和数据使用，最终为业务决策提供信息。

在许多企业眼中，Data Lakehouse 架构代表着数据堆栈升级的下一步，它还可以实现敏捷性和数据灵活性。成功采用 Data Lakehouse 模型可以让企业提高数据质量，促进更高效的协作，并瓦解经常困扰大型企业的数据孤岛。

为什么数据集成和质量受益于 Data Lakehouse 既然您已经很好地了解什么是 Data Lakehouse 架构以及它与数据湖的区别，那么深入了解 Data Lakehouse 架构对数据集成和质量的最大影响就很重要了。

构建基于数据湖屋的现代数据堆栈对于应对与数据集成和质量相关的普遍问题至关重要。Data Lakehouse 架构依赖于开源技术并利用数据治理资源，它解决了以原始格式治理和保护大量数据的艰巨挑战。

基本上，数据湖位于其他湖之上，以保持数据的可靠性和一致性；这在某些情况下尤其重要，例如开放银行，第三方开发人员 被信任构建应用程序 对于金融机构而言，金融数据的安全性至关重要。某些有助于创建数据湖屋架构的开源存储框架也可作为数据湖的可靠和开放的数据存储和管理层。

Data Lakehouses 瓦解遗留系统和孤岛 值得赞扬的是，现代企业所依赖的大多数 SaaS 平台都能够提供大量有用且富有洞察力的数据。如果管理得当，这些海量数据可以大大有助于为企业提供相对于竞争对手的可衡量且显着的优势。

那么，是什么阻碍了企业有效利用这种竞争优势呢？简而言之，数据孤岛：这些数据孤岛使组织摆脱遗留架构并随后优化其数据集。

当组织想要管理不同数据堆栈中的机器学习、人工智能和商业智能等功能时，经常会出现问题；这有助于提高数据的复杂性，并使管理数据扩展、数据质量和数据集成的挑战进一步复杂化。

此外，组织使用遗留工具管理不断增长的数据量是不可行的——这些工具无法扩展，因此导致团队花费太少时间从他们分析的数据中收集有用的见解。团队在数据分析项目中花费大量时间只是为了分析准备数据的情况并不少见。最重要的是，鉴于管理跨各种平台的数据复制变得多么具有挑战性，团队不再可能建立一个专门用于人工智能工作负载的堆栈。

为具有成本效益的 ML 和 AI 铺平道路 感兴趣的企业 处理和廉价存储原始数据 各种格式的文件通常最适合使用 Data Lakehouse 技术。Lakehouse 技术也适用于有兴趣提高 AI 和 ML 使用成本效益的组织：由于数据湖房结合了数据湖和数据仓库的优势，它们可以支持 AI 和分析工具需要摄取的各种类型的数据工作负载和类型.

此外，通用数据存储库可以对数据丰富的环境进行高水平的控制和可见性，从而使数据驱动的企业能够在我们现代的超连接和快速数字化的世界中获得竞争优势。组织也将享受收入的大幅增长以及员工和客户的保留 人工智能驱动的投资.

组织实现 AI 驱动能力并应对数据质量和数据集成相关挑战的一种方法是采用新的数据质量和治理工具以及开源解决方案。为实现这一目标，企业必须构建或投资基础设施，为多个团队提供一种通过单一来源与数据交互的方式，从而允许不同的数据团队处理相同的未过时的信息。

结论 很明显，努力变得更加数据驱动的企业有兴趣投资数据湖屋以实现数据堆栈的现代化，并随后赋予他们的数据团队更多的敏捷性。

采用 Lakehouse 数据模型有很多好处，例如更好的数据质量、生产力和协作，以及数据孤岛的解体。位于数据湖屋之上的现代数据堆栈还可以为企业带来显着的收入增长，并提高客户和员工保留率。

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