如何规划企业数据湖以成功实现数据价值
您知道吗？企业每天产生的数据量超过2.5 万亿字节。在这个数据量和复杂性呈爆炸式增长的时代，传统数据库已无法满足企业对信息速度、规模和多样性的需求。而数据湖的实施正是为了解决这个问题——它提供了一个统一且可扩展的基础架构，用于存储结构化、半结构化和非结构化数据的原始数据。
数据湖是现代分析和人工智 能的基石，能够实现实时洞察、自助式商业智能和预测建模。在本 文 中，我们将探讨数据湖的定义、构建数据湖对企业成功的重要性，以及如何有效地设计数据湖。您还将了解到最佳实践、需要避免的常见陷阱，以及领先企业如何将数据湖转化为创新和竞争优势引擎的真实案例。
要点总结
一个完善的数据湖能够加快分析和人工智能工作负载的洞察速度，提高可扩展性和效率。
从一开始就注重治理、元数据管理和架构设计，以确保长期成功。
使用现代平台，可以高效地统一批量处理、流处理和机器学习工作负载。
优先考虑通过管道自动化、监控和优化实现持续改进。
保持业务团队和 IT 团队之间的紧密协作，以推动数据采用、建立数据信任并实现持续价值。
将数据湖视为战略资产，而不仅仅是存储系统 ， 它为企业范围内的创新和增长提供动力。
一 什么是数据湖
数据湖是一种集中式存储系统，允许组织以任意规模存储所有结构化、半结构化和非结构化数据。此外，它还充当单一存储库，用于收集和存储来自不同来源（例如数据库、API、物联网设备和应用程序）的原始数据，并保持其原始格式，直到需要进行分析时才进行提取。
与采用 写入时模式（数据必须先结构化才能存储） 的数据仓库不同，数据湖采用 读取时模式。这意味着数据可以以任何格式进行分析，并且仅在需要时才进行结构化，从而为各种分析和 人工智能用例提供了灵活性。
数据湖对于现代分析、人工智能和机器学习流程至关重要。此外，它们还使组织能够将历史数据和实时数据结合起来，从而支持预测分析、欺诈检测和个性化推荐等高级用例。
例如，保险公司利用数据湖处理物联网和远程信息处理数据进行风险分析，而零售公司则利用数据湖构建客户360度视图，整合销售、行为和反馈数据以提升客户参与度。同样， 制造 类企业 也 可以 整合物联网传感器数据，用于预测性维护和提高运营效率。
二 为什么要构建数据湖
如今，企业需要管理来自传感器、应用程序、客户互动和第三方系统的海量数据。相应地，传统数据库往往难以扩展或有效处理如此多样化的数据。部署数据湖则提供了一种灵活、经济高效且面向未来的数据存储和分析解决方案。
业务驱动因素：
数据量和数据种类不断增长： 各组织正在以前所未有的速度生成结构化、半结构化和非结构化数据，这需要可扩展的存储。
实时分析需求： 企业希望立即获得洞察以进行决策，而不是等待批量处理周期。
数据民主化和自助式 BI： 跨部门团队需要轻松访问可信数据，以进行分析、报告和 AI 用例。
技术优势：
跨云平台的可扩展性： AWS S3、Azure Data Lake Storage 和Google Cloud Storage等基于云的解决方案可实现近乎无限的可扩展性和灵活性。
通过存储和计算分离实现成本效益： 将存储与计算资源分离，可以让企业优化性能并降低成本。
现代架构的基础： 数据湖作为数据湖屋框架的骨干，将数据湖的灵活性与数据仓库的性能相结合。
三 数据湖的核心架构
数据湖通过多个层级组织数据，这些层级协同工作，将原始信息转化为有价值的商业洞察。了解这些层级有助于组织设计高效的数据平台。
第一层：摄取层
数据摄取层将来自各种来源的数据引入数据湖。该层既处理按计划到达的批量数据，也处理实时持续流动的流式数据。此外，常用工具包括用于灵活数据路由的 Apache NiFi、用于无服务器 ETL 的 AWS Glue 以及用于云端编排的Azure Data Factory 。
数据摄取层连接到数据库、应用程序、物联网设备、社交媒体信息流和文件系统。此外，数据以原始格式传输，未经任何转换，从而保留了完整的信息以供后续分析。
第二层：存储层
数据到达后，存储层会将其保存在可扩展且经济高效的存储库中。原始数据存储在云存储中，例如 Amazon S3、Azure Data Lake Storage 或 Google Cloud Storage。某些实现方案在本地部署时使用 Hadoop HDFS。该层支持所有数据类型，包括结构化数据库、半结构化 JSON 文件以及非结构化文档或图像。
该存储采用扁平化架构而非层级式文件夹，使数据易于访问。此外，该层将存储与计算分离，使组织能够根据需求独立扩展两者。
第3层：处理层
处理层通过清洗、验证和丰富等步骤，将原始数据转换为可用的格式。Apache Spark能够大规模地处理批处理和流处理数据。Databricks 提供统一的分析功能，融合了数据工程和数据科学。Snowflake 提供基于云的处理服务，并具备自动扩展能力。
该层通常将数据组织成不同的区域：青铜区用于原始数据，白银区用于清洗和验证后的数据，黄金区用于可用于业务分析的数据集。此外，处理层还会应用业务规则、删除重复项、标准化格式并创建聚合。
第四层：治理层
治理确保数据在其整个生命周期内保持可信、安全和合规。数据目录（例如 Unity Catalog、AWS Glue Catalog 或 Azure Purview）记录了数据的存在及其含义。访问策略控制谁可以查 看或修改特定的数据集。
血缘追踪展示了数据的来源以及它在各种流程中的演变过程。此外，治理层负责执行数据质量规则、管理元数据并维护合规性的审计跟踪。随着数据湖规模和复杂性的增长，这一层的重要性也日益凸显。
第五层：消费层
最后，消费层为用户提供从数据中提取价值的工具。诸如 Power BI 和 Tableau 之类的商业智能平台可直接连接到数据湖，用于生成报告和可视化图表。数据科学家则使用笔记本和机器学习框架来构建预测模型。
SQL 用户通过 Presto 或 Amazon Athena 等引擎查询数据。自助式分析使业务用户无需技术专长即可探索数据。因此，这一层在保持治理控制的同时，实现了组织内数据访问的民主化。
上图展示了数据如何在这些层级中流动：
来源 → 数据摄取 ：数据来自数据库、应用程序、传感器和文件
摄取 → 原始存储 ：原始数据未经任何修改就进入存储层。
原始数据 → 处理 数据：数据质量依次经过青铜、白银和黄金阶段。
处理 → 治理 ：元数据、血缘关系和访问控制跟踪所有转换
精选 → 分析 ：可用于 BI 工具和 ML 模型的业务就绪数据
关键架构原则
读取时模式 ：与需要预定义模式的传统数据仓库不同，数据湖先存储信息，然后在读取数据时应用结构。这种灵活性可以适应各种数据类型和不断变化的业务需求。
职责分离 ：每一层都负责特定的职责，互不干扰。这种模块化方法允许在不重新设计整个架构的情况下替换单个组件。
可扩展性 ：基于云的存储和计算资源可根据需求独立扩展。企业只需为实际使用的资源付费。
多用途平台 ：同一个数据湖可同时服务于数据科学家探索数据模式、分析师创建报 告以及应用程序使用处理后的数据。这种统一的平台消除了数据孤岛，从而避免了昂贵的数据同步成本。
现代数据湖架构为组织提供灵活、可扩展的平台，支持多样化的分析需求，同时确保治理和安全性。如果实施得当，这五个层级可以协同工作，从海量多样化数据中挖掘出值得信赖的洞察。
数据迁移工具：让复杂的数据传输变得简单无缝
使组织能够高效地管理和执行复杂的数据传输，确保准确性，最大限度地减少停机时间，并在整个迁移过程中保持数据完整性。
四 数据湖实施分步指南
第一步：明确目标
首先要明确“为什么”。列出您的优先用例（例如，客户流失分析、物联网设备监控、欺诈警报）。将它们转化为关键绩效指标 (KPI) 和成功指标，例如洞察时间、数据新鲜度和每次查询成本。梳理数据源、用户、合规性需求以及未来 12-24 个月的预期数据增长。
步骤二：选择云平台
根据技能、工具和集成需求选择主要云平台：
AWS： Amazon S3 用于存储，AWS Glue 用于元数据/ETL，Athena/EMR 用于查询。
Azure： ADLS Gen2 用于存储，Synapse/Fabric 用于分析，Purview 用于治理。
GCP： 使用 Cloud Storage 存储数据，BigQuery 进行分析，Dataflow/Dataproc 进行处理。 考虑数据驻留、网络、定价模式以及与原生生态系统的兼容性。
步骤 3：设计数据架构
采用分层（Medallion）设计，以保持数据的有序性和可信度：
Raw/Bronze： 以原始格式存储的土地数据，用于追溯。
精炼/白银： 清理、去重、标准化模式，并用参考数据丰富。
精选/黄金级： 针对 BI/ML 优化的业务就绪型表。 定义命名约定、分区、文件格式（Parquet/Delta）和保留规则。
第四步：构建 ETL/ELT 流水线
从 API、数据库、应用程序和物联网流中提取数据。尽可能使用变更数据捕获 (CDC)。验证模式，设置质量检查（空值、范围、引用规则），并添加元数据（来源、加载时间、版本）。对于 ELT，将繁重的转换任务推送到数据湖引擎（例如 Spark/SQL）。使用调度程序和事件触发器实现自动化运行。
第五步：实施治理与安全
指定数据所有者和管理员。将数据集注册到包含业务术语的目录中。跟踪从源到报告的数据沿袭。强制执行身份和访问管理 (IAM) 角色（读取者、工程师、所有者）、行/列级安全、静态和传输中数据加密以及私有网络。记录访问和更改以进行审计。
步骤 6：启用分析和机器学习
将整理后的数据暴露给 BI 工具（Power BI、Tableau、Looker）。如果需要跨系统连接，请启用查询联合。搭建用于特征工程和模型训练的笔记本和机器学习管道。对特征和模型进行版本控制存储；设置 MLOps 以进行部署和监控。
步骤 7：监控、扩展、优化
创建仪表盘，用于监控管道运行状况、数据新鲜度、故障率和成本。优化分区、压缩和缓存。利用生命周期策略将冷数据分层存储到更经济的存储介质中。合理配置计算资源并自动扩展以应对高峰。按季度审查使用情况；归档未使用的数据集并停用过时的管道。
五 数据湖实施最佳实践
构建成功的数据湖需要的不仅仅是存储——它还需要规划、治理和持续优化。以下是确保长期成功的关键最佳实践。
1. 从小处着手，明确用例
与其试图一次性迁移所有内容，不如先从明确的、高价值的应用场景入手。此外，诸如 客户分析 、物联网监控或欺诈检测之类的试点项目有助于在规模化之前验证架构和投资回报率。
2. 强制执行命名规则和元数据标准
使用一致的数据集命名规则并维护详细的元数据。标准化的命名可以提高可搜索性，有助于自动化，并支持数据目录 等管理工具。
3. 尽早启用数据质量检查和血缘跟踪
从一开始就将数据验证、 异常检测 和血缘关系捕获功能构建到数据管道中。跟踪 数据流可以确保准确性 、透明度，并简化审计过程中的调试工作。
4.实施基于角色的访问控制和加密
遵循最小权限原则，对静态数据和传输中的 数据进行加密。使用身份和访问管理 (IAM) 策略来控制权限并防止未经授权的访问。
5. 集成数据目录工具
采用AWS Glue 数据目录、Azure Purview 或 Google 数据目录等 目录和治理工具，以提高可发现性、血缘可见性和合规性管理。
6. 通过分区和分层优化存储
按日期、地区或类别对大型数据集进行分区，以加快查询速度。使用压缩（例如 Parquet 格式）和分层存储（热存储、温存储、冷存储）来 降低成本 并提高性能。
7.持续记录和测试流程
维护每个数据流程的 技术和业务文档。此外，定期安排对数据摄取和转换管道的测试，以便及早发现问题。
通过遵循这些最佳实践，企业可以确保其数据湖实施保持可扩展性、可控性，并能够高效地支持分析和人工智能工作负载。
六 常见陷阱及避免方法
即使拥有合适的工具和周密的计划，许多数据湖项目仍因忽视某些挑战而未能充分发挥其潜力。以下列举了一些常见的陷阱以及相应的预防措施。
1. 缺乏治理——导致“数据沼泽”
如果没有明确的所有权、标准和治理框架，数据湖会随着时间的推移变得难以管理。此外，从一开始就应该指定数据管理员、强制执行数据保留策略并使用编目工具，以保持数据的组织性和可发现性。
2. 缺乏元数据管理——导致发现困难
如果元数据未被采集或维护，团队将难以找到相关的数据集。实施自动化元数据提取和标记，以确保数据集可搜索、文档齐全且具有上下文关联性。
3. 忽略成本优化——导致不必要的云支出
云存储成本低廉，但非托管计算、频繁查询和冗余备份会导致成本飙升。因此，应实施生命周期管理，自动对冷数据进行分层存储，并使用原生云成本仪表板监控支出。
4. 早期设计过于复杂——会延缓价值实现时间
一开始就采用过于复杂的架构可能会延迟投资回报。建议从简单、模块化的流程入手，随着系统成熟度的提高再逐步扩展。可以使用标准化的框架，例如 Medallion 架构，来构建结构。
5. 忽略安全控制措施——增加合规风险
忽视加密、身份和访问管理 (IAM) 策略以及审计日志记录会暴露敏感数据。请启用静态/传输中数据加密，应用最小权限原则，并与您的身份提供商集成以实现强身份验证。
6. 变更管理不善——影响可靠性
频繁且未跟踪的架构或管道变更可能会破坏下游分析。建立版本控制、变更审批工作流程和自动化测试以维持稳定性。
通过及早解决这些陷阱，企业可以确保其数据湖实施保持可控、经济高效、安全且可扩展，从而带来真正的业务价值。
七 数据湖的实际案例
现实世界的数据湖项目展示了领先企业如何利用云数据湖解决方案来改变分析、决策和效率。
示例 1：壳牌能源 — Azure 数据湖，用于统一的物联网和运营数据
壳牌能源在微软Azure上构建了一个数据湖，用于整合其全球网络中的物联网、运营和能源管理数据。这一现代化的数据基础架构帮助公司将数据准备时间缩短了60%，从而加快了洞察速度并改进了预测性维护。该项目还通过提供单一、可信的数据环境，加强了数据科学家和业务团队之间的协作。
示例 2：康卡斯特——用于预测分析的 Databricks 数据湖
康卡斯特利用 Databricks Lakehouse 整合了客户互动、计费和服务数据。这个全新的数据湖支持大规模预测模型，能够识别服务降级风险并提高客户留存率。此次转型实现了近乎实时的分析，加速了公司向主动式客户服务转型，并通过更深入的洞察降低了客户流失率。
示例 3：汇丰银行——用于风险和合规分析的云数据湖
汇丰银行采用基于云的数据湖来升级其风险管理和合规框架。该平台整合了风险、交易和监管数据，从而能够进行高级分析，用于压力测试和反洗钱 (AML) 工作。此举提高了各地区监管报告的准确性和透明度。
本文来自微信公众号 “数据驱动智能”（ID：Data_0101），作者：晓晓，36氪经授权发布。