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数据湖是什么意思
EBC，即企业业务能力（Enterprise Business Capacity）。数字经济时代，企业管理已从ERP时代进入EBC时代。ERP不再只侧重“资源”或“计划”，正在慢慢从“企业”转移焦点，正在逐渐发展成为一种更加广泛的东西—EBC。EBC时代，已经演变成了数据驱动，端到端，把过去的数据孤岛连成一片，变成一个数据湖。
建立完善的数据管理制度和流程，确保数据的准确性和一致性。除此之外，企业或组织还可以考虑采用大数据技术和解决方案，如大数据平台、数据仓库、数据湖等，来整合和治理企业内部的数据资源，提高数据的利用效率和价值。总的来说，解决数据孤岛问题对于一个组织或企业的运营和发展至关重要。
EBC全称Enterprise Business Capacity，即企业业务能力。EBC是企业将资源、能力、信息、流程和环境结合起来为客户提供一贯价值的方式，用于描述企业做什么以及企业在应对战略挑战和机遇时需要采取哪些不同措施。企业实现业务能力转型一定是以EBC为核心才能在大数据时代中平稳转型。
大数据有效存储和管理大数据的三种方式： 不断加密 任何类型的数据对于任何一个企业来说都是至关重要的，而且通常被认为是私有的，并且在他们自己掌控的范围内是安全的。然而，黑客攻击经常被覆盖在业务故障中，最新的网络攻击活动在新闻报道不断充斥。
实时消息接收：假如有实时源，则需要在架构中构建一种机制来摄入数据。数据存储：公司需要存储将通过大数据架构处理的数据。一般而言，数据将存储在数据湖中，这是一个可以轻松扩展的大型非结构化数据库。
「数据湖篇」一文带你深入理解数据湖
数据湖相当于一个汇集着来自各个异构数据源的 原生态数据，不经过加工清洗数据 ，数据的格式也五花八门， 结构化和半结构化和非结构化的数据 都能够被数据湖管理起来。那么就引申出 数据湖的特点 ：数据湖和数据仓库可以用来互补，数据湖可以在非结构化数据处理方面扩展业务能力。
在Azure Data Lake Storage (ADLS) gen2的舞台上，构建一个功能强大的数据湖是一项精细的艺术，它需要深思熟虑的结构设计和周全的治理策略。数据湖的构建并非一蹴而就，而是根据组织的规模、复杂性和特定需求进行定制化。
数据湖与数据仓库：两者都使用两种不同的策略来存储数据。两者之间的主要区别之一是，在数据湖中没有特定的预定架构，它可以轻松容纳结构化或非结构化数据。
在处理维度属性时，遵循丰富、清晰、通用原则，考虑历史变化和编码简化。而在规范化与反规范化之间，平衡数据一致性与查询性能是关键。数据仓库设计流程/ 数据调研/：深入理解业务，明确业务模块，收集各部门需求，如电商各业务板块的数据需求。
偶数 科技 首席架构师陶征霖作为演讲嘉宾，在会上与行技术仁共同回顾了分析型数据库的演进历程，以及目前偶数 科技 在 湖仓一体 方面的前沿理念和实践。对此，陶征霖在会上重点介绍了湖仓一体 ANCHOR 六大特性： 实时 T+0、一份数据、超高并发、数据一致性、云原生、多类型数据支持 。
数据库与数据仓库的区别是什么?
主要区别在于数据结构，数据库中的建模一般遵循三范式，而数据仓库的建模有特定的方式，一般采用维度建模（你可以参考ralph kimball、bill inmon、还有一种叫DV模型的作者忘记叫啥了），使用这些建模方式的原因是便于OLAP建立，增加统计查询较率等。
数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。“与时间相关”：数据库保存信息的时候，并不强调一定有时间信息。数据仓库则不同，出于决策的需要，数据仓库中的数据都要标明时间属性。决策中，时间属性很重要。
数据仓库：是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现的存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大得多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析。
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