1.什么是数据湖

数据湖是一个数据存储和管理系统，它存储大规模的原始数据并借助元数据目录和数据治理规则和方法为用户提供丰富的功能列表。数据湖作为一种新工具，使组织能够定义、组织和管理各种大数据技术的使用。

2.数据湖和数据仓库的差别

(1)数据湖能处理所有类型的数据，如结构化数据，非结构化数据，半结构化数据等，数据的类型依赖于数据源系统的原始数据格式。数据仓库只能处理结构化数据进行处理，而且这些数据必须与数据仓库事先定义的模型吻合。

(2)数据湖拥有足够强的计算能力用于处理和分析所有类型的数据，分析后的数据会被存储起来供用户使用。数据仓库处理结构化数据，将它们或者转化为多维数据，或者转换为报表，以满足后续的高级报表及数据分析需求。

(3)数据湖通常包含更多的相关的信息，这些信息有很高概率会被访问，并且能够为企业挖掘新的运营需求。数据仓库通常用于存储和维护长期数据，因此数据可以按需访问。

3.数据湖的典型应用举例

(1)广告数据分析

近年来，流量获取的成本就越来越高，线上渠道获客成本的成倍增长让各行各业都面临着严峻的挑战。在互联网广告成本不断攀升的大背景下，以花钱买流量拉新为主要的经营策略必然行不通了。流量前端的优化已成强弩之末，利用数据工具提高流量到站后的目标转化，精细化运营广告投放的各个环节，才是改变现状更为直接有效的方式。说到底，要提高广告流量的转化率，必须依靠大数据分析。

为了能够提供更多的决策支撑依据，需要采取更多的埋点数据的收集和分析，包括但不限于渠道、投放时间、投放人群，以点击率为数据指标进行数据分析，从而给出更好的、更迅速的方案和建议，实现高效率高产出。因此，面对广告投放领域多维度、多媒体、多广告位等结构化、半结构化和非结构化数据采集、存储、分析和决策建议等要求，数据湖分析产品解决方案在广告主或者发布商进行新一代技术选型中上受到了很热烈的青睐。

(2)游戏运营分析

数据湖是一类TCO表现极其优秀的大数据基础设施。对于很多快速增长的游戏公司而言，一个爆款游戏，往往在短期内相关数据增长极快;同时，公司的研发人员的技术栈很难在短期内与数据的增量和增速进行匹配;此时，呈爆发增长的数据很难被有效利用。数据湖是一个解决此类问题的技术选择。

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