数据湖是什么

① 企业数据湖一般使用什么数据存储平台

我了解的一般数据湖使用的大多是XSKY星辰天合的XEDP 平台，它可以多协议互通，支撑 Hadoop 原地（in place）分析，数据无需复制和移动，满足各种类型的数据的统一存储。

② 什么是湖泊

湖泊是湖盆、湖水和水中所含物质所组成的自然综合体，并参与自然界的物质和能量循环，因此，被陆地包围的内陆水体叫湖泊。

我国疆域辽阔，河流湖泊也非常多，也有些人不太清楚湖泊的概念。下面就来说说什么是湖泊。
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湖泊：湖的总称，大片内陆死水、河流的扩张部分，拦成的水库或间歇性的或以前曾被水覆盖的湖床。陆地表面洼地积水形成的比较宽广的水域。现代地质学定义：陆地上洼地积水形成的、水域比较宽广、换流缓慢的水体。汉语定义：湖与泊共为陆地水域，但湖指水面有芦苇等水草的水域，泊指水面无芦苇等水草的水域。
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在全世界的湖泊中，因冰川作用而形成的多于按其他方式而形成的。在北半球的冰期中，大片的冰川冰缓慢地向南流过北美的北部、欧洲和亚洲，携带着大量从冰川下面的岩石表面刮下的碎石和岩屑。在较软弱的岩石区冰川刨出很多盆地。其他盆地是在冰河留下一部分岩屑处形成的，这些岩屑筑坝拦阻过去的河谷。今天，加拿大中部、明尼苏达州、密歇根州和威斯康星州及类似的冰川区内的无数湖泊，主要都位于这类称为冰碛盆地的盆地中。
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某些大湖是过去冰川的大规模侵蚀和大量沉积的结果。纽约州西部的芬格湖群位于被冰刮得更深和被冰川沉积筑坝拦阻的旧河谷中。北美的五大湖位于古河谷或低地中，其边缘由称为冰碛的冰川沉积所构成。五大湖覆盖约245000平方千米，形成一条大型的内陆水路和世界上水域最大的淡水湖。苏必利尔湖是面积最大的淡水湖，只有咸水湖里海大于它。
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湖泊的另一成因是通过火山作用而形成。在世界许多地区，由死火山口形成小型湖泊。法国南部的奥弗涅地区、德国北部的艾费尔地区和意大利罗马周围的地区有许多这顿；弗吉尼亚州的里士满；南卡罗来纳州的哥伦比亚和佐治亚州的奥古斯塔和哥伦布。有些火山的顶峰已在巨大喷发中被吹掉，或者是火山中心塌陷，留下大坑或称破火山口，从而形成湖泊。
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阿拉斯加的卡特迈火山在1912年猛烈爆发，形成一个大坑，直径4000米，深900米。从此以后，其底部形成一个1600米宽的温水湖。另一个这样形成的非常美丽的湖泊是俄勒冈州南部的火山口湖。它深589米，深蓝色。
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过去，海底的有些部分上升而形成陆地。这些地面上的浅而不规则的盆地残留下来而形成湖泊。降雨时用淡水补充原来的盐水，它们就成为淡水湖。佛罗里达州的南部和西伯利亚冷原的一些湖泊也是按此方式形成的。

③ 易华录 潜力怎样易华录做什么的易华录分红股票涨吗

5G网络已经渗透到我们的生活，大数据产业也迎来了高速发展，跟经济生活完全融入到一起，格外是在金融、医疗健康、政务几个领域成绩相当好，可以看到软件服务行业同样也是一个非常受大家欢迎的赛道。

接下来咱们一块来看一下软件服务行业的细分龙头--易华录。

在开始分析易华录前，我把整理好的软件服务行业龙头股名单分享给大家，点击就可以领取：
宝藏资料：软件服务行业龙头股一览表

一、从公司的角度来看

公司介绍：易华录成立于2001年，起初是为政府提供专业化智能交通管理，为交通领域提供解决方案。到2016年公司转向智慧城市业务，通过打造数据湖，为数字经济提供服务，成为数字经济基础设施综合服务商。

凭借着强大的业务能力，公司在疫情期间积极参加与疫情抗战工作，为交通部提供了疫情指挥平台，并且还为各个数据湖项目公司提供了疫情监控产品，有利于加快推动疫情的防控工作。

在简单介绍易华录之后，我们再来看看该公司有什么投资亮点？值不值得我们投资？

亮点一：技术优势

易华录城市数据湖运用的是由公司自主创建的以蓝光技术为核心的光磁一体储存云平台，能够顺利完成冷热数据交换，使存储成本得以减少，从而补齐国家大数据在存储技术方面的短板。

目前公司数据湖采用的是蓝光储存技术，从长远看来，存储成本跟维护成本只有电磁存储的10%的比例。另外蓝光储存不仅能耗低，而且又长期稳定，对于外界供电条件与环境要求也不高。依靠这样的核心技术能够让公司获得更强的竞争力。

亮点二：业务优势

在业务上，易华录现在已经投入使用的城市大数据产业园达到了23个，其中有30个数据项目已经落实，包含了20个省、直辖市，交通、安防等5大行业内，共计有37个细分领域。

同时，公司数据湖已经在国内建立了30多个节点，规划每个节点大约2000多个机架上线。在全国领域内进行大规模的布局，能够很好的帮助公司抢占更多的市场份额。

亮点三：产业链优势

易华录在光存储领域已形成完整的产业链，具备了全球最顶尖的光驱制造实力，公司不仅掌握了先进的光存储系统技术和光盘库技术还掌握了一条完整的蓝光存储产业链，截止目前，500G的产品量产不是梦，IT产品的研发工作正有条不紊的展开。

公司具备完整的产业链条除了能够满足市场各类用户的需求外，还可以遵照市场需求变化适时对生产作出调整，可实现最优生产效率。

由于篇幅受限，更多关于易华录的深度报告和风险提示，我整理在这篇研报当中，点击即可查看：【深度研报】易华录点评，建议收藏！

二、从行业来看

近年来，5G发展的速度非常快，国内数字基建需求明显大大提升。大数据作为5G新基建的重要一环，不要说是在民生还是工业领域，都能起到无可替代的作用，因此，数据产业将步入发展快车道。

加上国家也将数据视为重要的战略资源和关键性要素，意思就是大数据战略已经上升为国家战略，可见与数据产业密切相关的企业将会迎来一波发展的机遇。

因而在我看来易华录能够达到时代的发展的要求，发展的空间还是不小的，未来有望上升到一个新高度。

但是文章具有一定的滞后性，如果想更准确地知道易华录未来行情，直接点击链接，有专业的投顾帮你诊股，看下易华录估值是高估还是低估：【免费】测一测易华录现在是高估还是低估？

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④ 银行或金融单位的数据分析岗需要具备什么能力

最重要还是数据治理和数据分析的能力！

近年来，随着大数据产业的蓬勃发展，企业和政府对于自身数据资产的价值也产生了重新的认识。但遗憾的是数据本身并不能直接产生价值。当我们想利用数据产生价值的时候，很多问题都会暴露出来，比如：数据标准缺失，数据源头不清晰，数据质量缺乏监管等。这就要求我们要有统一的数据标准和良好的数据质量来构成数据价值实现的基础。而数据治理恰是保障这一基础的存在。

国际数据管理协会（DAMA）对数据治理给出的定义是：数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。

在国内企业的实际应用中，一般将数据治理和数据管理综合考虑，认为数据治理是将数据作为组织资产而展开的一系列的集体化工作，包括从组织架构、管理制度、操作规范、信息技术应用、绩效考核支持等多个维度对组织的数据模型、数据架构、数据质量、数据安全、数据生命周期等方面进行全面的梳理、建设以及持续改进的过程。

五、 数据和AI中台

随着金融业正在迈入第四个重大发展阶段--数字化时代，给各金融机构带来了发展机遇，同时也伴随着严峻的挑战。如何解决数据孤岛、新应用与老系统结合难？现有IT能力不足以支撑业务的快速变化？数据调用方式多样且标准不统一质量差？以及数据资源未被挖掘数字化能力得不到释放等问题，是企业面临的共同难题。数据集成和数据资产管理是解决这些问题的有效途径之一。

本课程将从如何进行有效的数据集成、各种数据平台建设介绍、如何有效开展数据治理，以及数据资产管理与数据中台的建设这四个大的方面进行开展。帮助企业在数字化进程中快速建立系统间的数据集成体系，支撑用户数据集成应用的快速实现；提供完善数据管理体系和有效的完成数据整合方案，支撑起上层数据的挖掘、分析应用；对企业的发展战略和业务创新提供有效的数据支撑，洞察企业的运营状态和市场趋势等，提高企业新业务灵活性，创建数据应用敏捷环境。

⑤ 数据湖是什么东东 数据湖的四个最佳实践

数据湖听起来很简单：
把数据或信息汇集到一个结合处理速度和存储空间的大数据系统――Hadoop集群或内存解决方案，那样业务部门就能访问数据，获取新的洞察力。
不过，与IT行业的许多技术一样，现实比梦想困难得多。

⑥ 怎么样在大数据平台上建立的数据仓库中应用数据湖的

大数据工具不应该破坏现有的数据仓库环境。虽然大量低成本，甚至零成本的工具降低了准入门槛，它们构成了Hadoop的生态系统，支持其存储和管理大量数据集的能力。很多原本居于商务智能和分析系统中心地位的企业数据仓库收到冲击。但是企业在数据仓库中投入了很多资金、资源和时间，建立并完善数据仓库的查询、报表和分析功能。企业不愿意这一切都付之东流。即便企业已经选择在Hadoop或NoSQL数据库上搭建新的商务智能和大数据分析架构，这也不是一朝一夕能够完成的。通常，这种转变还要以牺牲服务质量，甚至业务中断为代价。

因此，大多数企业都会选择集成的方式，让新旧系统技术协同工作。比如把基于Hadoop的客户分析应用和现存客户数据仓库结合起来。来自于数据仓库的客户数据可以放到Hadoop应用程序里进行分析，分析结果在返回数据仓库。

⑦ 数据湖和数据仓库的区别是什么

数据湖和数据仓库的区别：

一个数据湖专门用于存储任何形式的数据，即结构化或非结构化。它还使我们能够以其本机格式保存大量原始数据，直到需要它为止。该术语主要与面向Hadoop的对象存储相关。在这种情况下，首先将组织的数据加载到Hadoop平台，然后再加载到业务分析。进一步，将数据挖掘工具添加到该数据中，该数据挖掘工具通常位于商用计算机的Hadoop群集节点中。

数据仓库

而数据仓库收集来自多个源（内部或外部），该数据被进一步用于商业目的优化的数据。以这种形式，数据大部分是结构化的，并来自关系数据库。但是，也可以收集非结构化数据，但是大多数情况是要收集结构化数据。

数据湖与数据仓库：两者都使用两种不同的策略来存储数据。

两者之间的主要区别之一是，在数据湖中没有特定的预定架构，它可以轻松容纳结构化或非结构化数据。数据湖的概念仅在2000年才开始兴起，国内数据湖的概念也是在2020年才由阿里在云栖大会上提出并展露锋芒，数据湖展示了如何存储数据以及如何同时节省成本。

但数据仓库却不是这种情况，数据仓库通常由确定的架构组成并处理主数据。

数据湖和数据仓库在处理非结构化数据方面足够有效，但是随着生成的数据量的增加，存储所有数据可能会变得昂贵。除此之外，这很耗时并且需要相当长的时间来进行分析和存储。数据湖之所以走到最前沿的众多原因之一。它可以最有效，最经济地处理非结构化数据。

作为数据分析专业人士，您需要了解以下两个术语之间的区别：

1.数据湖中使用的像大数据这样的技术是一个新概念，但是，像数据仓库这样的概念已经使用了数十年。

2.在数据湖中，无论其结构如何，都可以存储数据，并以原始形式保存数据，直到需要使用为止。但是在数据仓库中，提取的数据组成了定量指标，其中对数据进行了清理和转换。

3.数据湖具有存储所有数据的能力，可以存储当前数据和将来需要使用的数据。在数据仓库中，需要花费大量时间专门用于分析多个源。

4.数据湖可以收集所有类型的数据，包括结构化和非结构化。但是，在数据仓库中，它会收集结构化数据并将其按照专门为数据仓库设计的架构进行排列。

5.数据湖包含所有类型的数据，并促使用户在处理和清除数据之前访问数据。数据仓库提供对预定义数据类型的预定义问题的见解。

随着非结构化数据的不断增长，数据湖的兴起将变得越来越流行。但是，仍然需要数据仓库。因此，根据您的项目，您可能需要选择最佳的存储解决方案。

⑧ 数据中台由什么组成

“数据中台”重构了企业数据系统的架构，将其分为三个层级：

底层
底层是数据收集层，就是数据湖，来自ERP、SRM等各个信息化系统中的业务数据、财务数据、大数据，结构化和非结构化数据直接汇入这层数据湖中，实现统一、集中的数据收集。

核心层
中间的核心层是数据存储与计算层，核心是通过数据建模，形成服务化的数据应用。数据模型可以分为基础模型、融合模型和挖掘模型。基础模型一般是关系建模，主要实现数据的标准化；融合模型一般是维度建模，主要实现跨越数据的整合，整合的形式可以是汇总、关联、解析；挖掘模型是偏应用的模型，作为企业的知识沉淀在中台内，可在数据应用端调取进行复用。
上层
上层是业务应用层，聚焦于对数据的应用和展现，核心层的数据模型可以共享到这个层级中并实现复用，赋能企业业务发展。数据应用通过将数据融入企业具体的业务经营场景中，基于丰富的数据模型开展场景化应用，用数据解决具体的业务问题，具体应用包括产销协同分析、投资分析、产品定价、商品推荐、客户画像等，数据展现聚焦于以多样化的形式展现数据分析应用的结果，这些形式包括管理驾驶舱、即席分析、自助报告、数据大屏、移动APP等，系统可以根据不同用户在不同场景下的需求调整合适的展现方式。

⑨ 如何区别数据库、数据中台、数据湖

数据湖、数据仓库和数据中台，他们并没有直接的关系，只是他们为业务产生价值的形式有不同的侧重。

一、区别：

数据湖作为一个集中的存储库，可以在其中存储任意规模的所有结构化和非结构化数据。在数据湖中，可以存储数据不需要对其进行结构化，就可以运行不同类型的分析。

数据仓库，也称为企业数据仓库，是一种数据存储系统，它将来自不同来源的结构化数据聚合起来，用于业务智能领域的比较和分析，数据仓库是包含多种数据的存储库，并且是高度建模的。

数据中台是一个承接技术，引领业务，构建规范定义的、全域可连接萃取的、智慧的数据处理平台，建设目标是为了高效满足前台数据分析和应用的需求。数据中台距离业务更近，能更快速的相应业务和应用开发的需求，可追溯，更精准。

二、关系：

数据湖、数据仓库更多地是面向不同对象的不同形态的数据资产。而数据中台更多强调的是服务于前台，实现逻辑、标签、算法、模型的复用沉淀。

数据中台像一个“数据工厂”，涵盖了数据湖、数据仓库等存储组件，随着数据中台的发展，未来很有可能数据湖和数据仓库的概念会被弱化。

三、小结：

数据空间持续增长，为了更好地发挥数据价值，未来数据技术趋于融合，同时也在不断创新。