数据湖是一个集中存储海量、多类型、全生命周期原始数据的存储库，支持结构化、半结构化及非结构化数据的统一管理，为数据分析、挖掘和AI应用提供数据基础。本栏目聚焦数据湖技术实践，分享帆软在数据集成、治理及与BI工具联动等方面的方案与案例，助力企业构建高效数据架构，释放数据价值。
2024年，中国有超过70%的大型企业在推进数字化转型项目时，曾经因为数据孤岛和信息割裂问题陷入困境。你是否也遇到过这样的场景：业务部门需要跨系统、跨平台的数据，却苦于数据库扩展难度大，数据湖又“水太深”，搞不清楚该选哪一种？其实，数据湖和数据库的本质区别，正是企业数字化转型能否成功的关键分界线。很多企业误以为只要有一套强大的数据库就可以解决所有数据集成和分析的问题，但等到业务复杂、数据体量暴增、
企业在数字化转型的高速路上，不再是“有没有数据”这个问题，而是“数据多到无从下手、处理速度慢、分析价值难以释放”成了主旋律。你是否也遇到过这种困扰：部门间的数据零散分布，业务系统之间信息割裂，技术团队疲于奔命却难以快速响应分析需求？据IDC《全球数据圈》报告，2023年全球数据总量预计已突破120ZB（1ZB=1000EB），企业内部的数据生产和消费正以指数级增长。面对如此庞大的数据洪峰，传统的数
中国企业正处于数字化转型的关键窗口期，但数据资产的价值释放却远未达到预期。原因之一，是国外主流数据湖方案在国产化替代、合规监管、生态适配等方面存在显著短板：比如，技术架构与国产软硬件兼容性差，数据安全政策对“黑盒”系统的信任度低，定制化需求得不到响应等。你是否遇到过这样的困扰：海量结构化与非结构化数据难以统一治理，传统数仓成本高、弹性不足，想用开源数据湖框架，却苦于缺乏国产化落地经验？更现实的挑战
在企业数字化转型的进程中，数据孤岛、数据治理混乱、实时分析难等问题始终困扰着决策者。你是否也曾遇到这样的困境：数据湖和数据仓库到底能否共存？混合数据架构究竟是“鸡肋”还是“新一代数据中枢”？一份来自Gartner的调研显示，超过65%的大型企业在数据架构升级时，陷入了“湖仓之争”与“架构选型焦虑”双重难题。而那些真正实现数据价值最大化的公司，往往不是“二选一”，而是巧妙融合了数据湖与数据仓库，构建
数据湖，曾经被誉为“企业数据金矿”，但它的安全问题却往往让IT负责人们夜不能寐。Gartner报告显示，超过60%的企业在实施数据湖项目后，曾因安全事件而蒙受损失。你是否也遇到过：业务部门想要灵活分析数据，却总担心敏感数据被越权访问？技术团队绞尽脑汁加密、隔离，却发现数据湖变成了“数据沼泽”——既不安全，也难以用好？其实，在大数据浪潮下，数据湖安全已经成为企业数字化转型的“生命线”。如何在保障合规
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