編者按:近年來(lái),隨著金融、制造、政務(wù)、交通、醫(yī)療等行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型深入,大量智慧應(yīng)用涌現(xiàn),使得構(gòu)建強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析技術(shù)棧成為必須,也讓“湖倉(cāng)一體”成為熱門(mén)詞匯。但面對(duì)市場(chǎng)中各色各樣的湖倉(cāng)技術(shù),眾多行業(yè)用戶(hù)既分辨不清,又無(wú)從選擇。本文梳理了當(dāng)前市場(chǎng)中主流數(shù)據(jù)分析技術(shù)棧的優(yōu)劣,并對(duì)“湖倉(cāng)一體”架構(gòu)演進(jìn)趨勢(shì)進(jìn)行了深度分析,值得廣大用戶(hù)一讀。
隨著信息時(shí)代的興起,數(shù)據(jù)已成為推動(dòng)業(yè)務(wù)決策和創(chuàng)新的核心要素;結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化等多種類(lèi)型的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng),如何高效處理和分析海量數(shù)據(jù)已經(jīng)成為關(guān)鍵挑戰(zhàn)。
當(dāng)前業(yè)界構(gòu)建數(shù)據(jù)分析的技術(shù)棧,有兩條典型的路線:一條是數(shù)倉(cāng)路線,另一條則是數(shù)據(jù)湖的路線。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的路線,數(shù)據(jù)先通過(guò) ETL 統(tǒng)一寫(xiě)入到數(shù)倉(cāng)進(jìn)行管理,然后構(gòu)建數(shù)據(jù)集市來(lái)滿(mǎn)足 BI 分析的各種需求;優(yōu)勢(shì)是數(shù)據(jù)質(zhì)量高、查詢(xún)性能高、具備實(shí)時(shí)分析的能力、數(shù)據(jù)治理功能完善等。
而數(shù)據(jù)湖的路線,通常是未經(jīng)加工的數(shù)據(jù)先統(tǒng)一存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)湖,作為企業(yè)數(shù)據(jù)的 single sourth of truth,然后按需的使用數(shù)據(jù),構(gòu)建數(shù)據(jù)應(yīng)用;優(yōu)勢(shì)是通開(kāi)放生態(tài)、擴(kuò)展性強(qiáng),性?xún)r(jià)比高。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
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