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隨著企業每年產生越來越多的數據，找出如何從這些信息中獲取最大價值是一項持續的挑戰。一項調查顯示，接受調查的企業中有95%認為需要管理非結構化數據。為了做到這一點，簡單的系統已經發展成為數據倉庫、數據湖以及現在的數據湖庫。但是什么是數據湖庫呢？

這是企業快速管理海量數據并對其采取行動的方式。隨著首席信息官們尋求整合應用、簡化工作流程并提高效率，數據倉庫可以對他們的底線產生重大影響。

數據架構在不斷發展，您的數據策略也需要隨之發展。在一個數據推動業務速度的世界中，數據湖庫將幫助您的商業智能(畢)人工智能(大赦國際)個性化和自動化工作適應未來。有了數據湖庫，您可以變得更高效、更低成本，而不會犧牲創新。

您團隊的數據湖之家獎勵參觀數據湖之家，了解這項技術如何幫助您的組織打破孤島并提高效率。

開門什么是數據倉庫？首先，讓我們來分解一下數據湖庫的演變：

數據倉庫是一個數據倉庫，存儲著大量已經處理過的信息。數據湖是一個原始數據池，組織可以使用和處理它來滿足他們的需求，從而在如何使用它方面具有更大的靈活性。數據湖庫結合了數據倉庫和數據湖技術的最佳特性，同時也克服了它們的局限性。這使得企業能夠更快、更容易地從所有數據中獲取洞察力，無論數據是什么格式，數量有多大。傳統上，數據倉庫非常擅長將商業智能應用于結構化數據（比如像數字表這樣的有組織的內容)。但是他們需要耗時的提取、轉換和加載(ETL)工具來從其他記錄系統導入數據。

構建數據湖是為了捕獲組織想要使用的大量（且持續增長的)非結構化數據（如社交媒體帖子、傳感器日志和移動坐標等無組織數據)。但是，提取有用的見解通常需要昂貴的數據科學資源，并可能帶來安全性和合規性挑戰。

這就把我們帶回了主要問題：什么是數據湖庫？數據湖庫消除了湖和倉庫之間的障礙——將數據湖的低成本、靈活的存儲與數據管理、模式和倉庫的治理結合起來。

一些數據倉庫甚至受益于"零拷貝原則",這使得它團隊無需數據拷貝和繁瑣的抽取、轉換、加載至目的端（extract-transform-load的縮寫）工具來提高計算性能。最終結果是，不僅管理數據所需的時間更少、精力更少、成本更低、延遲更少，而且還能快速從中獲得洞察力和價值。

在您的收件箱中獲取專為您選擇的文章立即注冊為什么我現在需要一個數據倉庫？企業需要管理越來越多的客戶數據，即在成千上萬次日常交互中產生的數鉛的數據。難怪他們投資了各種解決方案來跟上：平均976個不同的應用程序，都是為了跟蹤客戶。

但是所有這些應用程序都會導致整個企業的數據孤島。我們說的是一個客戶的976個版本，而實際上只有一個就夠了。

這正是數據倉庫所要解決的挑戰，它提供了首席信息官處理所有這些數據所需的規模和靈活性，以及保持數據有序的結構和模式。

這也不是空話。數據湖庫可以對公司的底線產生真正的影響，減少孤島并提高運營效率，這是信息技術和業務決策者的核心關注點。每個企業都在尋找更快將產品推向市場的方法，并為客戶提供更多價值。數據倉庫可以做到這兩點。

最重要的是，數據湖庫可以幫助您的企業降低成本，減少開發人員積壓的工作，并提高效率，幫助您做到事半功倍。通過將計算和存儲分離，它們允許企業輕松添加更多存儲，而無需增加計算能力。

這是一種非常經濟高效的擴展分析工作的方式，因為存儲數據的費用仍然很低。

我在數據解決方案方面的現有投資怎么辦？您現有的解決方案可以保持不變。采用數據湖庫時，沒有必要"推倒重來"。

由于其開放的數據協議，數據湖庫可以輕松地與傳統應用和系統集成，無論它們是引入第一方廣告數據，還是商業智能(畢)工具，還是專有的人工智能模型。然后，您可以開始逐步淘汰過時的數據管理工具，這些工具需要您的時間表進行大量的維護和補充。

像任何強大的技術一樣，數據湖庫應該適應您業務需求的變化，而不是把您束縛在里面。

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