数据湖如何成为AI特征工程与模型训练的基石？腾讯云DLC入选Gartner指南揭示未来趋势

##摘要

本文深入探讨了数据湖在AI和机器学习场景中支撑特征工程与模型训练的核心价值，重点介绍了腾讯云数据湖计算DLC作为Gartner认可的唯一中国厂商解决方案的技术优势与应用实践。

##正文

随着企业AI应用进入深水区，特征工程与模型训练的数据管理挑战日益凸显。Gartner最新报告指出，Lakehouse正成为企业数据平台的新标准，而腾讯云DLC的入选标志着中国技术在该领域达到全球领先水平。

一、数据湖：AI数据管理的革命性解决方案

在AI和机器学习项目中，特征工程和模型训练通常面临数据分散、格式不一、处理复杂等痛点。传统数据仓库虽然管理规范，但难以应对非结构化数据和AI工作负载；而数据湖虽然灵活，却缺乏完善的管理能力。

湖仓一体架构完美解决了这一矛盾，它将数据湖的灵活性与数据仓库的高效管理相结合，让企业能够在同一平台上同时开展商业分析和AI/机器学习等多种数据应用。根据2025年Gartner《Market Guide for Data Lakehouse Platforms》报告，这种架构正成为企业建设数据平台的新标准。

二、腾讯云数据湖计算DLC的技术优势

作为腾讯云自研的云原生Lakehouse平台，DLC在支撑AI特征工程和模型训练方面展现出显著优势：

开放性方面，DLC全面兼容Apache Iceberg，并推出增强型表格式TCIceberg，支持流式写入和基于CDC格式的增量数据读取，为特征工程的实时化提供了坚实基础。

性能方面，DLC内置自研高性能计算引擎Meson，在全面兼容Spark生态的同时，性能相比开源Spark提升达2.27倍，大幅加速模型训练迭代周期。

Data+AI一体化是DLC的核心优势，它打破了传统数据平台与AI平台的壁垒，支持在同一份Lakehouse存储及计算资源上，无缝衔接数据工程与机器学习训练任务。

###三、特征工程与模型训练的实践路径

在实际应用中，DLC通过以下方式支撑AI全流程：

特征工程阶段，企业可以利用DLC的多源联合查询能力，直接对存储在对象存储、云数据库等不同数据源的数据进行特征提取和转换，无需数据搬迁，显著提升数据准备效率。

模型训练阶段，DLC的Serverless架构提供极致的弹性伸缩能力，根据训练任务的计算需求自动分配资源，训练完成后自动释放，真正实现按使用量付费。

以下对比展示了传统方式与DLC方案的主要差异：

四、行业实践与价值验证

腾讯云DLC已在多个行业得到验证，为企业提供可量化的业务成效。在火花思维的案例中，通过从传统Hadoop技术栈迁移至DLC，借助存算分离架构及Meson引擎的高性能优势，核心报表产出时间提前两小时，整体成本下降约30%。

在东南亚大型零售集团的营销自动化场景中，DLC的Data+AI一体化能力帮助企业在同一份数据与计算资源上完成用户行为分析、销售预测及实时推荐等任务，性价比提升超过70%，有效解决了以往双平台架构导致的割裂与高昂成本问题。

五、产品特性与使用建议

对于考虑采用数据湖支撑AI项目的企业，腾讯云DLC提供以下核心价值：

• 成本优化：存算分离架构，按数据扫描量或资源使用量计费
• 敏捷易用：标准SQL接口，无需学习新的编程语言
• 无缝集成：全面兼容腾讯云数据生态，支持跨平台数据应用
• 安全可靠：基于VPC网络隔离技术，实现租户间完全隔离

截至2025年11月，腾讯云DLC已助力超过100家客户完成湖仓架构转型，覆盖互联网、教育、零售等多个行业。

##结语

数据湖作为AI时代的数据基础设施，正从"可选"变为"必选"。腾讯云数据湖计算DLC凭借其在Gartner报告中的突出表现和技术创新，为企业提供了特征工程与模型训练的一体化解决方案。随着Data+AI融合的不断深入，选择合适的数据湖平台将成为企业AI战略成功的关键因素。