數據對企業來說非常重要，因為它能提供客觀的訊息洞察力，幫助企業做出明智的決策。但是龐大企業面臨著大量數據的湧入，如何有效地管理和利用這些數據成為了一項關鍵挑戰。在這個背景下，「數據湖」概念應運而生，為企業提供了一種靈活、擴展性強且功能強大的數據架構。這篇文章將帶你深入了解什麼是數據湖以及它如何幫助企業實現目標。
數據湖是什麼?
數據湖是一個儲存大量數據資料的地方，他可以存放企業各式各樣的資料，讓未來有需要這些資料時，能夠從資料庫中找到資料並在有效分析後做出最佳決策。
擁有數據湖不僅能讓企業內部儲存各類的數據資料，還能促進跨部門間的資訊流通及共享，讓企業免於面臨數據孤島的狀況，且企業上下人員都能根據自己的業務需求，去找到其他部門相對應的數據資料進行深入分析，並擬定出有效的策略。 數據倉庫是一個跟數據湖極相似的存在，雖然都是儲存資料的地方，但是在使用上卻有不小的差異! 數據倉庫:由於系統的關係，所以所儲存的資料都需具備嚴格的架構，這也代表數據倉庫要求只能允許相同結構化的數據儲存，並不是所有資料都能放進數據倉庫中。 應用:因為是已經整理好的資料，所以能直接將數據倉庫中的資料，放入數據視覺化軟體中(例如：Looker Studio)進行分析。 數據湖:系統並沒有要求資料的形式，因此任何結構的資料都可以放入數據湖中，不須預先針對要放入的資料做整理或清潔，數據湖都可以包容各種架構類型的資料。 應用:由於任何資料都能放入數據湖中，因此數據湖是一個極為龐大的數據資料庫，這也有利於數據科學家在數據湖中找資料，去進行機器學習、資料分析。 兩種儲存空間都有各自的優點，也有不同的應用方式，可以說是相輔相成的關係，並沒有誰優於誰的問題。 能夠利用數據更有效的管理公司業務營運。 使用購買行為的預測模型，將喜歡同一類商品的客戶分類出來，並藉此改善廣告投放的方向。 利用數據湖大量數據資料可以訓練出模型，幫助企業進行風險管理、詐欺可能性檢測。 將不同的數據內容放到單個資料儲存庫中來打破數據孤島。 數據雜亂無法有效利用。因為放入的大多是未經整理的數據，當要使用時可能會因為內部資料雜亂無章，而導致技術人員不知道該從哪裡開始使用。 需要自行找到技術去分析資料。因為想要分析的內容不同，所以必須依照各自的目標，去找到相對應的技術去整理並分析資料。 費用問題。如果企業對於數據的存放需求過大，那麼可能會需要花一筆錢去額外付數據湖的錢。 數據湖是現代企業必不可少的數據儲存空間，如果能妥善運用數據湖中的數據資料，不僅能幫助企業內部資料流通，還能在有需要時提取出特定數據進行演算，並分析出很難透過人類發現的業務觀點，不過這些美好的願景都取決於企業需要懂得使用數據湖的資料，畢竟其中的資料型式複雜多樣，如果無法有效整理並應用這些資料，那麼數據湖最終只會淪為數據的垃圾場，而數據分析最害怕的就是garbage in garbage out，當無法辨別哪些數據有用或無用時，輸入無意義的資料也只會輸出無意義的結果，沒辦法為企業提供助力!數據倉庫v.s.數據湖?
數據湖的優點?
數據湖的缺點?
總結