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数据中台和湖仓一体

数据中台和湖仓一体是一种数据处理和存储的架构模式，它将数据仓库（Data Warehouse）和数据湖（Data Lake）结合在一起，以提供更高效、灵活和可扩展的数据处理能力。数据中台和湖仓一体的主要优势包括：

提供更全面的数据视图：数据中台和湖仓一体可以将多个数据源整合在一起，提供更全面的数据视图，以支持更深入的数据分析和决策。
更快的数据处理速度：数据中台和湖仓一体可以利用云计算和大数据处理技术，实现更快的数据处理速度，以支持实时数据分析和决策。
更高的数据可靠性和可用性：数据中台和湖仓一体可以利用数据冗余和数据备份技术，实现更高的数据可靠性和可用性，以确保数据的安全性和可靠性。
更灵活的数据处理能力：数据中台和湖仓一体可以利用云计算和大数据处理技术，实现更灵活的数据处理能力，以支持多样化的数据处理需求。

数据中台和湖仓一体的应用场景包括：

大数据分析和决策支持：数据中台和湖仓一体可以支持企业进行大规模数据分析和决策，以提高企业的竞争力和运营效率。
数据驱动的产品和服务开发：数据中台和湖仓一体可以支持企业进行数据驱动的产品和服务开发，以提高产品和服务的质量和用户体验。
实时数据分析和决策支持：数据中台和湖仓一体可以支持企业进行实时数据分析和决策，以提高企业的应对突发事件的能力。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云数据仓库：https://cloud.tencent.com/product/dw
腾讯云数据湖：https://cloud.tencent.com/product/datalake
腾讯云大数据分析：https://cloud.tencent.com/product/bigdata
腾讯云数据处理：https://cloud.tencent.com/product/data
腾讯云数据传输：https://cloud.tencent.com/product/dataexchange
腾讯云数据安全：https://cloud.tencent.com/product/datasecurity
腾讯云数据存储：https://cloud.tencent.com/product/datastorage
腾讯云数据分析：https://cloud.tencent.com/product/datapro
腾讯云实时数据分析：https://cloud.tencent.com/product/stream
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万字详解数据仓库、数据湖、数据中台和湖仓一体

本文目录：一、前言二、概念解析数据仓库数据湖数据中台三、具体区别数据仓库 VS 数据湖数据仓库 VS 数据中台总结四、湖仓一体目前数据存储方案 Data Lakehouse（湖仓一体...总结根据以上数据仓库、数据湖和数据中台的概念论述和对比，我们进行如下总结：数据中台、数据仓库和数据湖没有直接的关系；数据中台、数据仓库和数据湖在某个维度上为业务产生价值的形式有不同的侧重；数据中台是企业级的逻辑概念...四、湖仓一体有人说“湖仓一体成为下一站灯塔，数仓、数据湖架构即将退出群聊”。...湖仓一体方案的出现，帮助企业构建起全新的、融合的数据平台。通过对机器学习和AI算法的支持，实现数据湖+数据仓库的闭环，提升业务的效率。...随着大数据时代的到来，是不是有可能让大数据技术可以取代传统数仓，形成一个统一的数据处理架构，湖仓一体的概念被提出，并由DataBricks和云厂商们在进行快速的推演和实践。 --END--

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数据湖与湖仓一体架构实践

首先，数据湖是开放格式的，因此用户可以避免被锁定在数据仓库这样的专有系统中，而数据仓库在现代数据体系结构中已经变得越来越重要。数据湖还具有高度的持久性和低成本，因为它们具有扩展和利用对象存储的能力。...五、汽车之家湖仓一体架构实践案例分享以下文字来源DataFunTalk，介绍了如何基于Apache Iceberg构建湖仓一体架构，将数据可见性提升至分钟级；从多维分析的角度来探讨引入Apache Iceberg...02 基于 Iceberg 的湖仓一体架构实践湖仓一体的意义就是说我不需要看见湖和仓，数据有着打通的元数据的格式，它可以自由的流动，也可以对接上层多样化的计算生态。 ——贾扬清 1....总结通过对湖仓一体、流批融合的探索，我们分别做了总结。湖仓一体 Iceberg 支持 Hive Metastore；总体使用上与 Hive 表类似：相同数据格式、相同的计算引擎。...架构收益 - 准实时数仓上方也提到了，我们支持准实时的入仓和分析，相当于是为后续的准实时数仓建设提供了基础的架构验证。准实时数仓的优势是一次开发、口径统一、统一存储，是真正的批流一体。

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基于湖仓一体构建数据中台架构

数据仓库存储结构化的数据，适用于快速的BI和决策支撑，而数据湖可以存储任何格式的数据，往往通过挖掘能够发挥出数据的更大作为，因此在一些场景上二者的并存可以给企业带来更多收益。...湖仓一体，又被称为Lake House，其出发点是通过数据仓库和数据湖的打通和融合，让数据流动起来，减少重复建设。...Lake House架构最重要的一点，是实现数据仓库和数据湖的数据/元数据无缝打通和自由流动。...湖里的“显性价值”数据可以流到仓里，甚至可以直接被数仓使用；而仓里的“隐性价值”数据，也可以流到湖里，低成本长久保存，供未来的数据挖掘使用。...湖仓一体技术借助海量、实时、多模的数据处理能力，实现全量数据价值的持续释放，正成为企业数字化转型过程中的备受关注焦点。

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数据湖仓一体的好处

PaaS 数据湖仓平台即服务 (PaaS) 数据湖仓是在您的云帐户中配置的数据湖仓的虚拟化部署。Cloudera 数据平台 (CDP) 公共云是 PaaS 数据湖仓的一个示例。...简而言之，就像本地部署一样，需要一个小型运营人员团队来成功部署和管理这种类型的数据湖仓部署。成本： PaaS 数据湖仓在您的云帐户中运行。您有责任支付每月的云账单。...数据湖仓一体的好处运营可用于生产的数据湖仓可能具有挑战性。挑战包括部署和维护数据平台以及管理云计算成本。...此外，您在数据湖仓中的数据必须保持安全，同时您的企业内的授权员工和商业智能工具也可以轻松访问这些数据。...CDP One 是一种一体化数据湖仓软件即服务 (SaaS) 产品，可对任何类型的数据进行快速简便的自助分析和探索性数据科学。

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湖仓一体详解

问题导读 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖？ 2.湖仓一体化为什么诞生？ 3.湖仓一体化是什么？ 4.湖仓一体化的好处是什么？...一种常见的解决方案是结合数据湖和数据仓库优势，建立湖仓一体化，进而解决了数据湖的局限性：直接在用于数据湖的低成本存储上实现与数据仓库中类似的数据结构和数据管理功能。...是否能有一种方案同时兼顾数据湖的灵活性和云数据仓库的成长性，将二者有效结合起来为用户实现更低的总体拥有成本？那么湖仓一体化就是答案！ 3.湖仓一体化是什么？...我们往往轻易的将数据丢入湖中，但缺乏有效的治理，长此以往，数据的时效性变得越来越难追溯。湖仓一体的引入，对于海量数据进行治理，能够更有效地帮助提升分析数据的时效性。...潜在不兼容性带来的风险：数据分析仍是一门兴起的技术，新的工具和技术每年仍在不停地出现中。一些技术可能只和数据湖兼容，而另一些则又可能只和数据仓库兼容。湖仓一体的架构意味着为两方面做准备。

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【数据湖仓】数据湖和仓库：Databricks 和 Snowflake

是时候将数据分析迁移到云端了。我们比较了 Databricks 和 Snowflake，以评估基于数据湖和基于数据仓库的解决方案之间的差异。...在这篇文章中，我们将介绍基于数据仓库和基于数据湖的云大数据解决方案之间的区别。我们通过比较多种云环境中可用的两种流行技术来做到这一点：Databricks 和 Snowflake。...Snowflake 是一个借鉴数据湖范式的可扩展数据仓库 Snowflake 是专为云环境开发的可扩展数据仓库解决方案。 Snowflake 以专有文件格式将数据存储在云存储中。...几年前，Snowflake 通过提供高度分布式和可扩展的计算能力扰乱了数据仓库市场。这是通过在数据仓库架构中完全分离存储和处理层来完成的。传统上，这一直是大数据世界中数据仓库解决方案的主要障碍。...结论：Databricks 和 Snowflake 在这篇文章中，我们讨论了两个非常流行的多云数据分析产品：Databricks 和 Snowflake。

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数据中台与湖仓一体能碰出怎样的火花？网易数帆实时数据湖Arctic的新探索

数据中台也要从离线为主走向实时化，湖仓一体是第一步。数据从离线到实时是当前一个很大的趋势，但要建设实时数据、应用实时数据还面临两个难题。...它和湖仓一体、数据中台之间的关系要怎么理解？马进表示，逻辑数据湖与湖仓一体是同一场景下的两个解决方案，本质上来说都是为中台服务的。...基于湖仓一体方案，底层存储在物理上就是统一的，都基于数据湖，上层也必然是统一的。可以认为，这两个方案都是服务于整个中台，去构建一个统一的数据中台的治理逻辑。...马进坦言，去年准备做湖仓一体的时候，就面临比较大的阻力，因为数据中台团队也有自己的规划，比如前面提到的逻辑数据湖，而湖仓一体是从另外一个角度去解决问题。...把工具和团队统一之后，中台的模块如数据模型、数据资产、数据质量等等也都可以做流批一体了，从原先只有离线的功能，到具备实时功能，这被称为工具流批一体，更确切的说法是中台模块的流批一体，最终给前端业务呈现的就是实时数据中台

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【数据湖仓】数据湖和仓库：范式简介

博客系列数据湖和仓库第 1 部分：范式简介数据湖和仓库第 2 部分：Databricks 和雪花数据湖和仓库第 3 部分：Azure Synapse 观点两种范式：数据湖与数据仓库基于一些主要组件的选择...根据 Wikipedia 中的一个非常广泛的定义，数据湖是一种可以以原始形式存储数据的解决方案。一般来说，这意味着任何文件格式的潜在存储容量都是无限的。在实践中，该术语还涵盖处理存储数据的工具。...数据湖：去中心化带来的自由数据湖范式的核心原则是责任分散。借助大量工具，任何人都可以在访问管理的范围内使用任何数据层中的数据：青铜、白银和黄金。...集中式数据湖元数据管理工具越来越多，但使用它们取决于开发过程。技术很少强制这样做。结论：数据湖和数据仓库在这篇文章中，我们讨论了数据仓库和基于数据湖的解决方案的基本方法或范式的差异。...他们的优势和基本理念是不同的。在处理青铜级和白银级数据时，在早期阶段利用基于数据湖的方法可能是有意义的。然后可以将数据存储在数据仓库中，以进一步组织成白银和黄金数据。

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数据湖VS数据仓库？湖仓一体了解一下

本文作者来自阿里巴巴计算平台部门，深度参与阿里巴巴大数据/数据中台领域建设，将从历史的角度对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析，来阐述两者融合演进的新方向——湖仓一体，并就基于阿里云MaxCompute...整体架构还具备统一的数据安全、管理和治理等中台能力。 ? 针对第五章提出的湖仓一体的三个关键问题，MaxCompute实现了以下4个关键技术点。...构建湖仓一体化的数据中台基于MaxCompute湖仓一体技术，DataWorks可以进一步对湖仓两套系统进行封装，屏蔽湖和仓异构集群信息，构建一体化的大数据中台，实现一套数据、一套任务在湖和仓之上无缝调度和管理...企业可以使用湖仓一体化的数据中台能力，优化数据管理架构，充分融合数据湖和数据仓库各自优势。使用数据湖做集中式的原始数据存储，发挥数据湖的灵活和开放优势。...解决方案为了解决上述的痛点问题，阿里云产品团队和微博机器学习平台团队联合共建湖仓一体新技术，打通了阿里巴巴MaxCompute云数仓和EMR Hadoop数据湖，构建了一个跨湖和仓的AI计算中台。

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湖仓一体：基于Iceberg的湖仓一体架构在B站的实践

本文主要介绍为了应对以上挑战，我们在湖仓一体方向上的一些探索和实践。 Why?为什么需要湖仓一体在讨论这个问题前，我们可能首先要明确两个概念：什么是数据湖？什么是数据仓库？...湖仓一体是近两年大数据一个非常热门的方向，如何在同一套技术架构上同时保持湖的灵活性和仓的高效性是其中的关键。...在B站，基于我们之前的技术栈和实际的业务场景，我们选择了第二个方向，从数据湖架构向湖仓一体演进。...B站的湖仓一体实践对于B站的湖仓一体架构，我们想要解决的问题主要有两个：一是鉴于从Hive表出仓到外部系统（ClickHouse、HBase、ES等）带来的复杂性和存储开发等额外代价，尽量减少这种场景出仓的必要性...Magnus是我们湖仓一体架构的核心组件，它负责管理优化所有的Iceberg表中的数据。

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数据仓库与数据湖与湖仓一体：概述及比较

数据仓库和数据湖是大数据使用最广泛的存储架构。但是使用数据湖仓一体怎么样呢？提供数据仓库、数据湖以及现在的湖仓一体的不同供应商都提供了自己独特的优点和缺点，供数据团队考虑。...3.6 湖仓一体的好处湖仓一体架构将数据仓库的数据结构和管理功能与数据湖的低成本存储和灵活性相结合。...易于数据版本控制、治理和安全性：数据湖仓一体架构强制实施架构和数据完整性，从而更容易实现强大的数据安全和治理机制。 3.7 湖仓一体的缺点湖仓一体的主要缺点是它仍然是一项相对较新且不成熟的技术。...湖仓一体是最新的数据存储架构，它将数据湖的成本效率和灵活性与数据仓库的可靠性和一致性结合在一起。此表总结了数据仓库、数据湖和湖仓一体之间的差异。...数据可观测性为存储所有类型数据的任何仓库、数据湖或湖仓一体中的数据管道中的问题提供端到端监控和警报。

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湖仓一体，技术“缝合怪”？

随着技术的不断发展，我们预计湖仓一体化将在未来的企业数据战略中扮演越来越重要的角色。具体怎么实现湖仓一体？既然湖仓一体这么好，那么，应该怎么样来实现湖仓一体呢？...：奇点云、Aloudata (大应科技) 等；数据中台厂商：网易数帆、袋鼠云、滴普科技等。...数据治理在湖仓一体化的架构中，强大的数据治理策略是必不可少的，这包括确保数据的质量、安全性和合规性。数据治理还涉及到有效的元数据管理，这对于追踪数据湖中的数据源、格式和使用情况至关重要。...实施和优化最后，湖仓一体化的实施应该是一个渐进的过程。开始时可以聚焦于某个特定的业务领域或数据类型，逐步扩展到其他领域。在整个过程中，持续的监控和优化是必不可少的。...同时，云计算的广泛应用将促进湖仓一体化方案在云原生和多云环境中的适应性，增强其灵活性和扩展性。此外，用户友好性和无缝集成，将成为湖仓一体化解决方案的关键特征。

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别说你懂湖仓一体

为此，这篇文章我们将主要分析： 1、数据仓、数据湖、湖仓一体究竟是什么？ 2、架构演进，为什么说湖仓一体代表了未来？ 3、现在是布局湖仓一体的好时机吗？...依据DataBricks公司对Lakehouse 的定义，湖仓一体是一种结合了数据湖和数据仓库优势的新范式，在用于数据湖的低成本存储上，实现与数据仓库中类似的数据结构和数据管理功能。...就湖仓一体发展轨迹来看，早期的湖仓一体，更多是一种处理思想，处理上将数据湖和数据仓库互相打通，现在的湖仓一体，虽然仍处于发展的初期阶段，但它已经不只是一个纯粹的技术概念，而是被赋予了更多与厂商产品层面相关的含义和价值...就技术维度和应用趋势来看，这个问题的答案几乎是肯定的，对于高速增长的企业来说，选择湖仓一体架构来替代传统的独立仓和独立湖，已经成为不可逆转的趋势。...在此前与滴普科技的合作中，百丽国际就已经完成了统一数仓的搭建，实现了多个业务线的数据采集和各个业务域的数据建设。

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大数据架构系列：如何理解湖仓一体

前言这十多年大数据技术蓬勃发展，从市场的表现来看基于大数据的数据存储和计算是非常有价值的，其中以云数据仓库为主打业务的公司Snowflake市值最高（截止当前449亿美元），另一家以湖仓一体为方向公司Databricks...从What描述中数据湖和数据仓库的描述可以看出，业内常用的大数据架构基本上就是湖仓一体，即拓宽的数据仓库的功能，也会主动的规范数据的存储和使用。...目前业内的湖仓一体的架构一般都叫基于某某数据仓库的湖仓一体架构，用户会把热数据（频繁查询）放在数据仓库中，无论在存储和计算上都有大量的优化，计算速度快、成本高；冷数据放在数据湖中，计算慢、成本低，当用户要查询时...也有一些湖仓一体的架构中没有数据仓库产品，仅用了Presto作为查询加速（火山引擎、Bilibili），不过整体架构大致也差不多。...链接5 4万字全面掌握数据库、数据仓库、数据集市、数据湖、数据中台。链接6 大数据发展20年，“仓湖一体”是终局？链接7 B站基于Iceberg的湖仓一体架构实践。链接8 亚马逊湖仓一体。

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【数据湖仓】数据湖和仓库：Azure Synapse 视角

是时候将数据分析迁移到云端了。我们将讨论 Azure Synapse 在数据湖和数据仓库范式规模上的定位。...数据湖和仓库第 1 部分：范式简介数据湖和仓库第 2 部分：Databricks 和Showflake 数据湖和仓库第 3 部分：Azure Synapse 观点我们现在考虑一个更新颖的解决方案，该解决方案与该主题的角度略有不同...这一行中的问题数量。看完这篇文章，我希望你明白为什么这个问题很难回答。 Azure Synapse 在同一个保护伞下收集多个产品在之前的文章中，我们注意到数据分析平台可以分为几个阶段。...这样一来，我们就有了多个云数据产品，一个品牌和一个界面，涵盖了云大数据分析平台的所有阶段。此外，Synapse 环境为数据仓库构建和数据湖开发提供了工具。...因此，如果您尝试使用 Synapse 环境，请记住关闭数据仓库以阻止其收取费用。其他组件会自行处理。 Azure Synapse 环境非常独特，因为所有相关的大数据湖和数据仓库工具都集中在同一个包中。

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数字化转型中数据底座“湖仓一体化”

3.湖仓一体湖仓一体架构最重要的一点，是实现“湖里”和“仓里”的数据/元数据能够无缝打通，并且“自由”流动。...4.数据中台数据中台：数据中台是聚合跨域数据，对数据进行清洗、转换、整合，实现数据标准化、集成化、标签化，沉淀共性数据服务能力，以快速响应业务需求，支撑数据融通共享、分析挖掘和数据运营，创造业务价值。...中台战略核心是数据服务的共享。数据中台是围绕向上层应用提供数据服务构建的，中台战略让数据在数据平台和业务系统之间形成了一个良性的闭环，也就是实现应用与数据之间解藕，并实现紧密交互。...数据中台建立后，会形成数据API，为企业和客户提供高效各种数据服务。...数据中台不是一套软件，也不是一个信息系统，而是一系列数据组件的集合，企业基于自身的信息化建设基础、数据基础以及业务特点对数据中台的能力进行定义，基于能力定义利用数据组件搭建自己的数据中台。

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通用数据湖仓一体架构正当时

数据湖仓一体为云存储中的数据湖添加了事务层，使其具有类似于数据仓库的功能，同时保持了数据湖的可扩展性和成本状况。...数据湖仓一体能够存储以前存在于仓库和湖中的所有数据，无需维护多个数据副本。在Uber这意味着我们可以毫不拖延地运行欺诈模型，实现当日向司机付款。...数以千计同时使用数据湖和数据仓库的组织可以通过采用此架构获得以下好处：统一数据通用数据湖仓一体体系结构使用数据湖仓一体作为组织云帐户中的事实来源，并以开源格式存储数据。...Onehouse 提供的托管云服务提供交钥匙体验以构建本博客中概述的通用数据湖仓一体架构。...借助通用数据湖仓一体架构，他们的分析师可以继续使用仓库对湖仓一体中存储的数据进行查询。

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大数据架构系列：如何理解湖仓一体？

引言这十多年大数据技术蓬勃发展，从市场的表现来看基于大数据的数据存储和计算是非常有价值的，其中以云数据仓库为主打业务的公司Snowflake市值最高（截止当前449亿美元），另一家以湖仓一体为方向公司...从What描述中数据湖和数据仓库的描述可以看出，业内常用的大数据架构基本上就是湖仓一体，即拓宽的数据仓库的功能，也会主动的规范数据的存储和使用。...目前业内的湖仓一体的架构一般都叫基于某某数据仓库的湖仓一体架构，用户会把热数据（频繁查询）放在数据仓库中，无论在存储和计算上都有大量的优化，计算速度快、成本高；冷数据放在数据湖中，计算慢、成本低，当用户要查询时...也有一些湖仓一体的架构中没有数据仓库产品，仅用了Presto作为查询加速（火山引擎、Bilibili），不过整体架构大致也差不多。...、方案、场景以及建湖全过程 5.4万字全面掌握数据库、数据仓库、数据集市、数据湖、数据中台 6.大数据发展20年，“仓湖一体”是终局？

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AWS的湖仓一体使用哪种数据湖格式进行衔接？

现在您可以使用Amazon Redshift查询Amazon S3 数据湖中Apache Hudi/Delta Lake表数据。...Amazon Redshift Spectrum作为Amazon Redshift的特性可以允许您直接从Redshift集群中查询S3数据湖，而无需先将数据加载到其中，从而最大限度地缩短了洞察数据价值时间...Redshift Spectrum支持开放数据格式，如Parquet、ORC、JSON和CSV。...当创建引用Hudi CoW格式数据的外表后，将外表中的每一列映射到Hudi数据中的列。映射是按列完成的。...，可用于打造湖仓一体底层通用格式，Hudi生态也越来越完善，也欢迎广大开发者参与Apache Hudi社区，一起建设更好的数据湖，Github传送门：https://github.com/apache/

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数据湖和数据中台的区别数据湖和数据中台的应用

数据湖和数据中台的区别数据湖和数据中台听起来有些相似，但是数据湖和数据中台的区别还是挺大的。数据湖主要用来存储数据，这些数据是原始格式的，数据湖能够存储结构化的数据、二进制数据等等。...而数据中台是比较具有中国特色的，因为在国外并不怎么使用。数据中台能够对多样的数据进行采集和处理等等，它会将数据进行标准形式的存储。...数据湖还可以应用在交付领域和制造领域等等。而数据中台可以应用在企业的管理当中，它可以解决各部门数据重复开发的问题，而且有些数据使用成本是比较高的，但是数据中台的成本并不是特别的高。...数据湖和数据中台的区别是什么呢？...上面已经和大家介绍过了，在日常生活当中产生的数据是非常多的，而数据湖和数据中台可以将它们进行整合，在适当的时候还能够进行分析，这对于企业发展是非常有利的，希望上面的内容能够帮助大家了解数据。

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