數據湖是什麼

① 企業數據湖一般使用什麼數據存儲平台

我了解的一般數據湖使用的大多是XSKY星辰天合的XEDP 平台，它可以多協議互通，支撐 Hadoop 原地（in place）分析，數據無需復制和移動，滿足各種類型的數據的統一存儲。

② 什麼是湖泊

湖泊是湖盆、湖水和水中所含物質所組成的自然綜合體，並參與自然界的物質和能量循環，因此，被陸地包圍的內陸水體叫湖泊。

我國疆域遼闊，河流湖泊也非常多，也有些人不太清楚湖泊的概念。下面就來說說什麼是湖泊。
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湖泊：湖的總稱，大片內陸死水、河流的擴張部分，攔成的水庫或間歇性的或以前曾被水覆蓋的湖床。陸地表面窪地積水形成的比較寬廣的水域。現代地質學定義：陸地上窪地積水形成的、水域比較寬廣、換流緩慢的水體。漢語定義：湖與泊共為陸地水域，但湖指水面有蘆葦等水草的水域，泊指水面無蘆葦等水草的水域。
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在全世界的湖泊中，因冰川作用而形成的多於按其他方式而形成的。在北半球的冰期中，大片的冰川冰緩慢地向南流過北美的北部、歐洲和亞洲，攜帶著大量從冰川下面的岩石表面刮下的碎石和岩屑。在較軟弱的岩石區冰川刨出很多盆地。其他盆地是在冰河留下一部分岩屑處形成的，這些岩屑築壩攔阻過去的河谷。今天，加拿大中部、明尼蘇達州、密歇根州和威斯康星州及類似的冰川區內的無數湖泊，主要都位於這類稱為冰磧盆地的盆地中。
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某些大湖是過去冰川的大規模侵蝕和大量沉積的結果。紐約州西部的芬格湖群位於被冰颳得更深和被冰川沉積築壩攔阻的舊河谷中。北美的五大湖位於古河谷或低地中，其邊緣由稱為冰磧的冰川沉積所構成。五大湖覆蓋約245000平方千米，形成一條大型的內陸水路和世界上水域最大的淡水湖。蘇必利爾湖是面積最大的淡水湖，只有鹹水湖裡海大於它。
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湖泊的另一成因是通過火山作用而形成。在世界許多地區，由死火山口形成小型湖泊。法國南部的奧弗涅地區、德國北部的艾費爾地區和義大利羅馬周圍的地區有許多這頓；弗吉尼亞州的里士滿；南卡羅來納州的哥倫比亞和喬治亞州的奧古斯塔和哥倫布。有些火山的頂峰已在巨大噴發中被吹掉，或者是火山中心塌陷，留下大坑或稱破火山口，從而形成湖泊。
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阿拉斯加的卡特邁火山在1912年猛烈爆發，形成一個大坑，直徑4000米，深900米。從此以後，其底部形成一個1600米寬的溫水湖。另一個這樣形成的非常美麗的湖泊是俄勒岡州南部的火山口湖。它深589米，深藍色。
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過去，海底的有些部分上升而形成陸地。這些地面上的淺而不規則的盆地殘留下來而形成湖泊。降雨時用淡水補充原來的鹽水，它們就成為淡水湖。佛羅里達州的南部和西伯利亞冷原的一些湖泊也是按此方式形成的。

③ 易華錄 潛力怎樣易華錄做什麼的易華錄分紅股票漲嗎

5G網路已經滲透到我們的生活，大數據產業也迎來了高速發展，跟經濟生活完全融入到一起，格外是在金融、醫療健康、政務幾個領域成績相當好，可以看到軟體服務行業同樣也是一個非常受大家歡迎的賽道。

接下來咱們一塊來看一下軟體服務行業的細分龍頭--易華錄。

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一、從公司的角度來看

公司介紹：易華錄成立於2001年，起初是為政府提供專業化智能交通管理，為交通領域提供解決方案。到2016年公司轉向智慧城市業務，通過打造數據湖，為數字經濟提供服務，成為數字經濟基礎設施綜合服務商。

憑借著強大的業務能力，公司在疫情期間積極參加與疫情抗戰工作，為交通部提供了疫情指揮平台，並且還為各個數據湖項目公司提供了疫情監控產品，有利於加快推動疫情的防控工作。

在簡單介紹易華錄之後，我們再來看看該公司有什麼投資亮點？值不值得我們投資？

亮點一：技術優勢

易華錄城市數據湖運用的是由公司自主創建的以藍光技術為核心的光磁一體儲存雲平台，能夠順利完成冷熱數據交換，使存儲成本得以減少，從而補齊國家大數據在存儲技術方面的短板。

目前公司數據湖採用的是藍光儲存技術，從長遠看來，存儲成本跟維護成本只有電磁存儲的10%的比例。另外藍光儲存不僅能耗低，而且又長期穩定，對於外界供電條件與環境要求也不高。依靠這樣的核心技術能夠讓公司獲得更強的競爭力。

亮點二：業務優勢

在業務上，易華錄現在已經投入使用的城市大數據產業園達到了23個，其中有30個數據項目已經落實，包含了20個省、直轄市，交通、安防等5大行業內，共計有37個細分領域。

同時，公司數據湖已經在國內建立了30多個節點，規劃每個節點大約2000多個機架上線。在全國領域內進行大規模的布局，能夠很好的幫助公司搶占更多的市場份額。

亮點三：產業鏈優勢

易華錄在光存儲領域已形成完整的產業鏈，具備了全球最頂尖的光碟機製造實力，公司不僅掌握了先進的光存儲系統技術和光碟庫技術還掌握了一條完整的藍光存儲產業鏈，截止目前，500G的產品量產不是夢，IT產品的研發工作正有條不紊的展開。

公司具備完整的產業鏈條除了能夠滿足市場各類用戶的需求外，還可以遵照市場需求變化適時對生產作出調整，可實現最優生產效率。

由於篇幅受限，更多關於易華錄的深度報告和風險提示，我整理在這篇研報當中，點擊即可查看：【深度研報】易華錄點評，建議收藏！

二、從行業來看

近年來，5G發展的速度非常快，國內數字基建需求明顯大大提升。大數據作為5G新基建的重要一環，不要說是在民生還是工業領域，都能起到無可替代的作用，因此，數據產業將步入發展快車道。

加上國家也將數據視為重要的戰略資源和關鍵性要素，意思就是大數據戰略已經上升為國家戰略，可見與數據產業密切相關的企業將會迎來一波發展的機遇。

因而在我看來易華錄能夠達到時代的發展的要求，發展的空間還是不小的，未來有望上升到一個新高度。

但是文章具有一定的滯後性，如果想更准確地知道易華錄未來行情，直接點擊鏈接，有專業的投顧幫你診股，看下易華錄估值是高估還是低估：【免費】測一測易華錄現在是高估還是低估？

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④ 銀行或金融單位的數據分析崗需要具備什麼能力

最重要還是數據治理和數據分析的能力！

近年來，隨著大數據產業的蓬勃發展，企業和政府對於自身數據資產的價值也產生了重新的認識。但遺憾的是數據本身並不能直接產生價值。當我們想利用數據產生價值的時候，很多問題都會暴露出來，比如：數據標准缺失，數據源頭不清晰，數據質量缺乏監管等。這就要求我們要有統一的數據標准和良好的數據質量來構成數據價值實現的基礎。而數據治理恰是保障這一基礎的存在。

國際數據管理協會（DAMA）對數據治理給出的定義是：數據治理是對數據資產管理行使權力和控制的活動集合。它是一個管理體系，包括組織、制度、流程、工具。

在國內企業的實際應用中，一般將數據治理和數據管理綜合考慮，認為數據治理是將數據作為組織資產而展開的一系列的集體化工作，包括從組織架構、管理制度、操作規范、信息技術應用、績效考核支持等多個維度對組織的數據模型、數據架構、數據質量、數據安全、數據生命周期等方面進行全面的梳理、建設以及持續改進的過程。

五、 數據和AI中台

隨著金融業正在邁入第四個重大發展階段--數字化時代，給各金融機構帶來了發展機遇，同時也伴隨著嚴峻的挑戰。如何解決數據孤島、新應用與老系統結合難？現有IT能力不足以支撐業務的快速變化？數據調用方式多樣且標准不統一質量差？以及數據資源未被挖掘數字化能力得不到釋放等問題，是企業面臨的共同難題。數據集成和數據資產管理是解決這些問題的有效途徑之一。

本課程將從如何進行有效的數據集成、各種數據平台建設介紹、如何有效開展數據治理，以及數據資產管理與數據中台的建設這四個大的方面進行開展。幫助企業在數字化進程中快速建立系統間的數據集成體系，支撐用戶數據集成應用的快速實現；提供完善數據管理體系和有效的完成數據整合方案，支撐起上層數據的挖掘、分析應用；對企業的發展戰略和業務創新提供有效的數據支撐，洞察企業的運營狀態和市場趨勢等，提高企業新業務靈活性，創建數據應用敏捷環境。

⑤ 數據湖是什麼東東 數據湖的四個最佳實踐

數據湖聽起來很簡單：
把數據或信息匯集到一個結合處理速度和存儲空間的大數據系統――Hadoop集群或內存解決方案，那樣業務部門就能訪問數據，獲取新的洞察力。
不過，與IT行業的許多技術一樣，現實比夢想困難得多。

⑥ 怎麼樣在大數據平台上建立的數據倉庫中應用數據湖的

大數據工具不應該破壞現有的數據倉庫環境。雖然大量低成本，甚至零成本的工具降低了准入門檻，它們構成了Hadoop的生態系統，支持其存儲和管理大量數據集的能力。很多原本居於商務智能和分析系統中心地位的企業數據倉庫收到沖擊。但是企業在數據倉庫中投入了很多資金、資源和時間，建立並完善數據倉庫的查詢、報表和分析功能。企業不願意這一切都付之東流。即便企業已經選擇在Hadoop或NoSQL資料庫上搭建新的商務智能和大數據分析架構，這也不是一朝一夕能夠完成的。通常，這種轉變還要以犧牲服務質量，甚至業務中斷為代價。

因此，大多數企業都會選擇集成的方式，讓新舊系統技術協同工作。比如把基於Hadoop的客戶分析應用和現存客戶數據倉庫結合起來。來自於數據倉庫的客戶數據可以放到Hadoop應用程序里進行分析，分析結果在返回數據倉庫。

⑦ 數據湖和數據倉庫的區別是什麼

數據湖和數據倉庫的區別：

一個數據湖專門用於存儲任何形式的數據，即結構化或非結構化。它還使我們能夠以其本機格式保存大量原始數據，直到需要它為止。該術語主要與面向Hadoop的對象存儲相關。在這種情況下，首先將組織的數據載入到Hadoop平台，然後再載入到業務分析。進一步，將數據挖掘工具添加到該數據中，該數據挖掘工具通常位於商用計算機的Hadoop群集節點中。

數據倉庫

而數據倉庫收集來自多個源（內部或外部），該數據被進一步用於商業目的優化的數據。以這種形式，數據大部分是結構化的，並來自關系資料庫。但是，也可以收集非結構化數據，但是大多數情況是要收集結構化數據。

數據湖與數據倉庫：兩者都使用兩種不同的策略來存儲數據。

兩者之間的主要區別之一是，在數據湖中沒有特定的預定架構，它可以輕松容納結構化或非結構化數據。數據湖的概念僅在2000年才開始興起，國內數據湖的概念也是在2020年才由阿里在雲棲大會上提出並展露鋒芒，數據湖展示了如何存儲數據以及如何同時節省成本。

但數據倉庫卻不是這種情況，數據倉庫通常由確定的架構組成並處理主數據。

數據湖和數據倉庫在處理非結構化數據方面足夠有效，但是隨著生成的數據量的增加，存儲所有數據可能會變得昂貴。除此之外，這很耗時並且需要相當長的時間來進行分析和存儲。數據湖之所以走到最前沿的眾多原因之一。它可以最有效，最經濟地處理非結構化數據。

作為數據分析專業人士，您需要了解以下兩個術語之間的區別：

1.數據湖中使用的像大數據這樣的技術是一個新概念，但是，像數據倉庫這樣的概念已經使用了數十年。

2.在數據湖中，無論其結構如何，都可以存儲數據，並以原始形式保存數據，直到需要使用為止。但是在數據倉庫中，提取的數據組成了定量指標，其中對數據進行了清理和轉換。

3.數據湖具有存儲所有數據的能力，可以存儲當前數據和將來需要使用的數據。在數據倉庫中，需要花費大量時間專門用於分析多個源。

4.數據湖可以收集所有類型的數據，包括結構化和非結構化。但是，在數據倉庫中，它會收集結構化數據並將其按照專門為數據倉庫設計的架構進行排列。

5.數據湖包含所有類型的數據，並促使用戶在處理和清除數據之前訪問數據。數據倉庫提供對預定義數據類型的預定義問題的見解。

隨著非結構化數據的不斷增長，數據湖的興起將變得越來越流行。但是，仍然需要數據倉庫。因此，根據您的項目，您可能需要選擇最佳的存儲解決方案。

⑧ 數據中台由什麼組成

「數據中台」重構了企業數據系統的架構，將其分為三個層級：

底層
底層是數據收集層，就是數據湖，來自ERP、SRM等各個信息化系統中的業務數據、財務數據、大數據，結構化和非結構化數據直接匯入這層數據湖中，實現統一、集中的數據收集。

核心層
中間的核心層是數據存儲與計算層，核心是通過數據建模，形成服務化的數據應用。數據模型可以分為基礎模型、融合模型和挖掘模型。基礎模型一般是關系建模，主要實現數據的標准化；融合模型一般是維度建模，主要實現跨越數據的整合，整合的形式可以是匯總、關聯、解析；挖掘模型是偏應用的模型，作為企業的知識沉澱在中台內，可在數據應用端調取進行復用。
上層
上層是業務應用層，聚焦於對數據的應用和展現，核心層的數據模型可以共享到這個層級中並實現復用，賦能企業業務發展。數據應用通過將數據融入企業具體的業務經營場景中，基於豐富的數據模型開展場景化應用，用數據解決具體的業務問題，具體應用包括產銷協同分析、投資分析、產品定價、商品推薦、客戶畫像等，數據展現聚焦於以多樣化的形式展現數據分析應用的結果，這些形式包括管理駕駛艙、即席分析、自助報告、數據大屏、移動APP等，系統可以根據不同用戶在不同場景下的需求調整合適的展現方式。

⑨ 如何區別資料庫、數據中台、數據湖

數據湖、數據倉庫和數據中台，他們並沒有直接的關系，只是他們為業務產生價值的形式有不同的側重。

一、區別：

數據湖作為一個集中的存儲庫，可以在其中存儲任意規模的所有結構化和非結構化數據。在數據湖中，可以存儲數據不需要對其進行結構化，就可以運行不同類型的分析。

數據倉庫，也稱為企業數據倉庫，是一種數據存儲系統，它將來自不同來源的結構化數據聚合起來，用於業務智能領域的比較和分析，數據倉庫是包含多種數據的存儲庫，並且是高度建模的。

數據中台是一個承接技術，引領業務，構建規范定義的、全域可連接萃取的、智慧的數據處理平台，建設目標是為了高效滿足前台數據分析和應用的需求。數據中台距離業務更近，能更快速的相應業務和應用開發的需求，可追溯，更精準。

二、關系：

數據湖、數據倉庫更多地是面向不同對象的不同形態的數據資產。而數據中台更多強調的是服務於前台，實現邏輯、標簽、演算法、模型的復用沉澱。

數據中台像一個「數據工廠」，涵蓋了數據湖、數據倉庫等存儲組件，隨著數據中台的發展，未來很有可能數據湖和數據倉庫的概念會被弱化。

三、小結：

數據空間持續增長，為了更好地發揮數據價值，未來數據技術趨於融合，同時也在不斷創新。