随着信息化进程的加快，传统数仓越来越无法适应海量数据存储和分析的需求，天下苦数据仓库久矣！
只能存储结构化数据，无法采集存储非机构化数据
无法存储原始数据，所有数据须经过ETL清洗过滤
离线数仓的数据表牵一发而动全身，数据调整工程量大
实时数仓存储空间有限，无法采集和存储海量实时数据
回溯效率低下，实时数据和离线数据计算接口难以统一
作为大数据变革的下一个风口，数据湖可以完美解决传统数仓的各大痛点。
数据湖是帮助企业实现全量数据单一存储的集中式存储库，无需任何预处理，可以存储任意规模、任意类型、需求各种速度的数据，包括结构化、半结构化和音视频、图片、文本等非结构化数据。
而且，数据湖通常存储原始格式的对象块或者文件，保证数据的“原汁原味”，对企业更加全面的抓取、分析和应用数据，创造更大的数据价值提供重要的基础支撑。
数据湖理念支持各种分析方式，可以运行从控制面板、可视化、大数据处理、实时分析到机器学习等不同类型的分析。
不同于传统数仓的表模型建立方式，数据湖基于读取型Schema，采用读时模式，能够根据业务需求灵活建表，大大提升了敏捷性和精准度。
使用传统数仓的企业，每个部门都只有自己的数据。数据湖打破了“数据孤岛”的闭塞，允许多种职能角色——数据科学家、数据开发人员和业务分析师等通过各自选择的分析工具和框架来访问数据，而无须移动数据，大大节省了定义数据结构、Schema和转换的时间。这不仅让跨领域、跨平台、跨媒介的数据分析简单实现，“时空旅行”的回溯秒回功能加持数据湖能够更敏捷地提供全量和全生命周期的数据分析结果和数据预测分析服务，灵活高效支撑企业各种决策的制定，真正助力企业实现降本增效，落地实现数智化转型发展。
通过数据湖技术可以实现“敏捷”地统一存储和统一分析，能够最大程度地解决大数据的痛点问题。
数据湖一经问世，头部云技术厂商纷纷推出解决方案，更是深受大厂青睐：NEIFLIX、阿里、腾讯、字节跳动、苹果、顺丰、AWS、快手、多点等多家企业争相部署使用数据湖技术。
根据Aberdeen的一项调查显示，实施数据湖技术的组织比同类公司在有机收入增长方面高出9%，数据分析的商业价值充分彰显。
数据湖究竟是怎样的一种先进理念？具体到落地执行，企业的数据湖究竟该如何建设？有哪些数据湖技术框架可用？怎样助力大数据中台升级？数据湖与现有技术怎样才能实现更好的融合？
