什么是数据湖
数据湖可存储结构化和非结构化数据，是一种面向大规模、多来源、高度多样化数据的组织方法。如今，数据湖越来越重要，尤其是对于业务用户和技术用户。他们希望开展广泛数据探索和数据发现，而将数据（或者大部分数据）整合到一个位置可以简化这一过程。数据湖可极大简化数据探索和发现。它支持多种数据结构，例如非结构化数据和多结构化数据，能够帮助用户发挥数据的真正价值。
一、什么是数据湖
数据湖可存储结构化和非结构化数据，是一种面向大规模、多来源、高度多样化数据的组织方法。
如今，数据湖越来越重要，尤其是对于业务用户和技术用户。他们希望开展广泛数据探索和数据发现，而将数据（或者大部分数据）整合到一个位置可以简化这一过程。
数据湖可极大简化数据探索和发现。它支持多种数据结构，例如非结构化数据和多结构化数据，能够帮助用户发挥数据的真正价值。
二、数据湖与数据仓库的区别
数据湖与数据仓库的主要区别在于数据湖可以非常快速地摄取数据，然后在用户访问时动态准备数据。而对于数据仓库，用户首先要正确进行数据准备，然后才能将数据置入数据仓库。
如今，用户希望尽可能快速地将数据注入数据湖，这样，企业就能获得最新数据，满足各种运营场景的需求，例如运营报告、分析和业务监视。换言之，数据湖可确保企业访问最新数据，获得最新信息。
在现实中，用户通常会以原始形式，零更改地将数据注入数据湖。这不仅可以加快速度，还有助于开展高级分析 — 高级分析依赖详细的源数据。高级分析包括所有类型的挖掘工作，例如：
- 文本挖掘
- 数据挖掘
- 统计分析
- 任何涉及集群的工作
- 图形分析
三、数据湖的使用场景
为了确保发挥所有优势，一个名列前茅的数据湖解决方案应能够改善以下工作：
- 摄取和转换：移动和转换各种类型、各种格式的数据
- 持续存储和访问：确保数据安全，用户可即刻进行数据探索，同时轻松地按需扩展并跨产品访问数据
- 分析和数据科学：捕获数据洞察，揭示趋势
在数据管理平台中，数据湖可发挥更大的作用。通过将数据湖与现有数据和工具紧密集成，企业可构建功能更强大的数据湖。
1、全渠道营销数据湖
对于全渠道营销（有时又称为多渠道营销），企业通常使用数据湖来扩展数据仓库。在营销数据生态系统中，每一个渠道和每一个接触点都可以被视为一个数据库。此外，很多营销人员还会购买第三方数据。
例如，一个营销人员可能会购买包含更多客户/潜在客户人口统计和消费偏好信息的数据，然后构建关于每一个客户的完整视图，创建更个性化、更有针对性的营销活动。
面对这样一个无论是规模还是复杂性都时刻处在增长之中的复杂的数据生态系统，企业常常使用数据湖来捕获各个渠道和接触点的数据，而且其中很多数据是流数据。
如果企业向客户提供了智能手机应用，企业还可以实时或近乎实时地捕获数据。在现实中，很多时候企业并不需要实时数据，只需要在一两个小时内获得数据即可。但基于实时数据，营销部门可以高细粒度地监视业务情况，更好地创建特价商品/服务、激励、折扣和微营销活动。
2、数字供应链数据湖
数字供应链的数据环境是高度多样化的，而数据湖可以满足这一多样化数据环境的需求，尤其是在 Hadoop 平台上。Hadoop 是一个基于文件的系统，最初设计用于满足来自 Web 服务器的大规模、海量日志文件的需求。在供应链中，用户常常面临大量的基于文件的数据，例如来自 EDI 系统的基于文件和基于文档的数据、XML 数据以及当今日渐流行的 JSON 数据。这些数据会带来多样化的信息。
此外，数字供应链中还存在大量的互联网信息，例如制造商一般都掌握着车间、转运和计费环节的数据。对此，数据湖可帮助制造商聚合数据，并通过基于文件的方式管理数据。
3、物联网数据湖
在很多企业中，物联网几乎每天都会带来新的数据源。这些数据源多种多样，会带来更多数据。此外，更多设备上更多数量的传感器也无时无刻不在生成数据。例如，通过为每一次铁路货运或卡车货运装备大量传感器，企业可通过时空数据来跟踪车辆以及车辆运行情况。车辆运行是否安全？车辆运行方式是否有助于降低燃油消耗？数据湖可以为这些海量信息提供一个信息库，正越来越受到企业的欢迎。
4、单一数据湖
除了以上适用于特定部门或特定 IT 计划的数据湖外，另一种数据湖使用方法是在集中式 IT 场景下部署单一的多租户数据湖，来满足多个不同部门、业务单元和技术计划的需求。随着数据湖的使用越来越广泛，企业逐渐探索出了如何优化数据湖的方法，来满足各种场景和运营、分析甚至合规要求。
四、不同类型的数据湖平台
企业可通过多种方法使用数据湖，相应地，如今市场上也出现了多种数据湖平台。例如，Hadoop 就是广为流行（但不是少数）的数据湖平台。
1、Hadoop
Hadoop 极富吸引力，它支持线性扩展，相比关系数据库扩展成本更低。Hadoop 不仅仅意味着低成本存储，而且还是一个强大的处理平台。对于算法分析，Hadoop 可谓一个理想选择。
2、关系数据库管理系统
有的企业希望将海量的结构化和关系数据注入数据湖，对此，关系数据库管理系统也能发挥数据湖平台作用。如果您的数据是关系数据，DBMS 正是您数据湖的理想选择。如果您的使用场景涉及关系功能，例如 SQL 或复杂表连接，DBMS 也能出色满足您的需求。
3、云存储
云系统，尤其是云存储，是未来大势所趋。云的优势主要在于弹性的可扩展能力，即它支持随着工作负载增长而灵活扩展服务器资源和其他资源。此外，云的成本也低于本地系统。之所以如此，是因为它无需进行系统集成。
如果您选择本地系统，您将不得不耗费数月时间来将大量系统集成在一起。相比之下，云提供商将提供预先集成的云系统。您只需购买许可，然后就能在几个小时（而不是几个月）内将云系统投入运行。此外，云对象存储也具有多重优势。
如有需要，您可以部署混合式数据湖平台。如果您熟悉逻辑数据仓库，您还可以部署逻辑数据湖，即将数据物理地分布在多个平台上。在现实中，逻辑数据湖面临多重挑战，例如需使用适用于联合查询的特殊工具，或用于广泛分析查询的数据虚拟化。
但逻辑数据湖在工具层面可用，目前很多企业都在使用。
以上就是关于什么是数据湖、数据湖与数据仓库的区别、数据湖的使用场景、不同类型的数据湖平台的全部内容了，希望对你有所帮助。
最后建议，企业在引入信息化系统初期，切记要合理有效地运用好工具，这样一来不仅可以让公司业务高效地运行，还能最大程度保证团队目标的达成。同时还能大幅缩短系统开发和部署的时间成本。特别是有特定需求功能需要定制化的企业，可以采用我们公司自研的企业级低代码平台：织信Informat。 织信平台基于数据模型优先的设计理念，提供大量标准化的组件，内置AI助手、组件设计器、自动化（图形化编程）、脚本、工作流引擎（BPMN2.0）、自定义API、表单设计器、权限、仪表盘等功能，能帮助企业构建高度复杂核心的数字化系统。如ERP、MES、CRM、PLM、SCM、WMS、项目管理、流程管理等多个应用场景，全面助力企业落地国产化/信息化/数字化转型战略目标。 版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们微信：Informat_5 处理，核实后本网站将在24小时内删除。版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系邮箱：hopper@cornerstone365.cn 处理，核实后本网站将在24小时内删除。
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织信低代码开发“核心引擎”与“拓展能力”介绍
低代码平台不能只看表单、流程和页面。真正进入企业管理场景后，更重要的是底层能不能承载数据、权限、流程、集成、自动化和AI能力。
织信低代码平台的能力，可以分成两部分：核心引擎和拓展能力。核心引擎决定系统能不能搭起来、跑起来；拓展能力决定系统能不能接入更多业务场景，持续扩展。
一、核心引擎：支撑企业应用运行
1、数据建模引擎
织信以数据模型为基础，支持数据表、字段、记录、关联关系等能力。企业可以围绕客户、供应商、项目、合同、物料、设备、工单、库存等业务对象搭建系统，而不是只做一张张孤立表单。
它的价值在于：先把业务数据结构建清楚，再承接流程、权限、报表、接口和AI能力。这是织信区别于轻量表单工具的重要特点。
2、流程自动化引擎
织信提供工作流能力，支持审批、任务、变量、事件、子流程、多实例、多版本等机制。企业可以用它搭建采购审批、合同审批、项目立项、设备维修、费用报销、异常处理等流程。
流程自动化的价值，不只是线上审批，更是把责任、状态、节点和处理记录留在系统里，让业务可追踪、可复盘。
3、权限治理引擎
织信支持组织、部门、用户、角色、应用成员、应用角色等权限管理能力，可以根据岗位、部门和业务场景配置访问范围和操作权限。
企业系统里，不同部门看到的数据、能修改的字段、能审批的节点都不同。权限治理做细，系统才能既安全，又能正常协同。
4、自动化与脚本引擎
织信支持自动化、定时任务、监听器、脚本、HTTP请求等能力，可以在数据变化、流程变化或时间条件满足时自动触发动作。
例如自动提醒、自动校验、自动同步、自动生成记录、自动调用接口。这样系统不只是记录工具，也能参与业务执行。
二、拓展能力：支撑复杂场景扩展
1、系统集成能力
织信支持WebAPI、开放接口、HTTP、JDBC、消息队列、第三方集成、单点登录等能力，可以连接ERP、MES、CRM、OA、财务系统、钉钉、企业微信、飞书、LDAP、数据库等系统。
这让织信既能搭建新应用，也能作为企业系统之间的协同层。
2、界面与组件拓展能力
织信提供表单设计器、组件设计器、自定义组件字段、自定义视图、仪表盘、网站页面等能力，可以根据不同业务场景设计页面、看板和操作入口。
这使企业既能快速搭建标准应用，也能针对复杂需求做个性化扩展。
3、AI Agent能力
织信官方文档将其定位为企业级AI开发平台，强调数据建模、流程自动化、权限治理、系统集成与AI Agent能力。
在织信中，AI能力可以结合知识库、专家、技能、智能体、设计器智能体等模块，参与应用搭建、数据分析、流程辅助和业务处理。
更重要的是，织信的AI能力建立在数据、流程、权限和系统集成之上。这样AI进入企业系统时，能明确数据范围、操作边界和审批要求。
三、织信的独特之处
织信不是单点工具，而是企业信息化AI开发底座。
它既有低代码平台常见的表单、流程、权限、报表和自动化能力，也具备企业级系统需要的集成、部署、运维、SSO、信创适配、私有化部署等能力，同时把AI Agent纳入应用建设过程。
因此，织信更适合有复杂业务系统建设需求的企业。比如项目管理、OA、ERP扩展、MES补位、WMS、SRM、CRM、设备管理、人事管理等场景，都可以基于织信进行搭建和扩展。
简单来说，织信的价值在于：把数据模型、业务流程、权限治理、自动化执行、系统集成和AI能力放在同一个平台里，让企业系统搭得快、管得住、连得上，也能持续扩展。
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