儘管數據技術取得了進步，許多組織仍然難以存取過時的大型主機數據。大多數時候，您正在尋找與他們的策略目標不符的孤立資料架構。同時，組織也面臨來自競爭對手的壓力。
良好的數據策略使公司能夠超越特定功能和跨部門的分析，並使用來自內部和外部來源的數據提供企業範圍的分析。它還為使用機器學習解決新問題並更快實現目標打開了大門。
與在雲端中創建並使用雲端原生
方法的公司不同，成熟的組織可能無法從一開始就存取其所有資料。他們必須整合多個來源的資料才能成功競爭，但大型主機資料通常很難存取。
這就是資料湖的用武之地
它還需要快速、簡單、經濟高效、安全且面向未來。
繼續閱讀以了解有關為 GenAI 和機器學習時代構建現代資料湖的更多資訊。
什麼是資料湖？
資料湖特性
資料湖是支援查詢文件或 blob 物件中
的資料的技術的集合。如果使用得當，它們可以大規模且具有成本效益地研究結構化和非結構化資料。
資料湖提供廣泛的分析操作，從簡單的 SQL 資料查詢到即時分析和機器學習應用程式。
資料湖的主要組件
資料湖組件
遺留資料湖營運：4個關鍵問題
哪些問題阻礙團隊實現數據驅動流程和人工智慧的巨大潛力？
遺留資料架構和隔離儲存系 卡塔爾 WhatsApp 號碼數據 統成為人工智慧專案前進的重大障礙。在您的公司實施目前基於雲端的資料架構並將其從孤島中解放出來之前，您將無法利用人工智慧來利用您的資料開發新的見解。
1. 數據孤島
許多公司將資料保存在多個離散
儲存庫中，從本機硬碟和工作站到檔案共用。這些孤島代表了已有數十年歷史的資料儲存方法，不適合複雜的分析和人工智慧應用。
行動和分發隔離資料的效率極度低下。當資料分散在組織各處並儲存在過時的系統中時，營運就會緩慢，協作就會困難，並且不可能利用人工智慧。
人工智慧和機器學習演算法需要帶
有標記輸出的龐大資料集。資料從業人員必須先掌握現有資料才能保證解決方案的成功。接下來，他們必須比較各種建模策略，並在適當 他們不能申請假期旅行津貼 標記的資料集上訓練和測試替代演算法。當某些資料被困在其他文件共享上時，設計和執行演算法是一項具有挑戰性的任務。
但這只是冰山一角。
擁有孤立資料的組織無法為每個單獨
的孤島提供有效的資料安全和備份，從而使資料面臨遺失的風險。此外，將資料從一個筒倉實體傳輸到另一個筒倉會增加資料輸入錯誤的可能性。
更糟糕的是，孤立的數據通常以供應商和供應商開發的專有格式儲存。這些專有格式將團隊束縛在狹窄的供應商生態系統中，在這些生態系統中，公司將您的資料囚禁起來。這意味著什麼？他們將無法在其他應用程式中使用數 最後的資料庫 據或開發特定演算法。
您必須先準備該資料以進行探索性資料分析、模型訓練和評估，然後才能在 AI/ML 應用程式中顯示、分析或使用它。演算法建立後，在生產中執行人工智慧工作負載需要將資料轉換為統一格式。此格式
也必須使元資料分類（資料項和結構的定義
與本體（資料元素之間連接的描述）保持一致。
儲存在孤島中並以專有格式鎖定的資料仍然停滯不前。它缺乏促進協作科學工作或利用人工智慧應用可能性所需的流動性。
2. 缺乏可發現性
遺留資料系統可能會向文件添加信息，但通常無法統一元資料分類法和本體，使得資料從業者很難發現新的或歷史的資料集。
只有當使用者知道要查詢哪些關鍵字或標籤時，資料才可搜尋和消化。在許多情況下，團隊會重複分析或實驗，因為這比尋找先前的數據更容易。