数据湖、数据仓库是什么？企业如何解决数据孤岛的问题？
但其实数据湖概念的提出，就是为了解决数据仓库、数据集市建设后隐藏的风险。
数据湖最早是2011年由Pentaho的首席技术官James Dixon提出的一个概念，他认为数据集市、数据仓库由于其有序性的特点，势必会带来数据孤岛效应，而数据湖可以由于其开放性的特点可以解决数据孤岛问题。
至于数据湖为什么要叫“湖“，而不是数据河、数据池、数据海？这是因为对于企业数据存储的需求来说，数据需要有一定的边界，需要考虑到企业数据安全的问题，但同时还可以流通和交换，所以数据要能“存”，数据要够“存”，数据要有边界地“存”。企业级的数据是需要长期积淀的，因此是“数据湖”。
那么，数据湖究竟是如何帮助企业解决数据孤岛问题的？我们一起来看下相关的科普。
数据湖是如何解决数据孤岛难题的？
与面向特定事务处理，从多个数据源抽取有价值的数据的数据仓库不同，数据湖可以简单理解为一个集中存储数据的数据库，不论是结构化数据or非结构化数据，海量数据or少量数据，都能够支持存储和计算，就像在湖中有多个支流进入一样，结构化数据、非结构化数据、日志数据、实时数据，都流入了同一种数据存储结构之中，并进行不同类型的分析处理，以指导做出更好的决策。
有了数据湖，企业就可以无需再费心研究应该如何围绕业务“设计“数据仓库，所有在生产过程中产生的数据，都可以被认为是大数据，在数据湖中自由流转，随时根据灵活的数据分析需求以供抽取、使用。
因此，数据湖的核心能力必须包括以下内容：
►数据集成能力：支持结构化，半结构化和非结构化类型的数据，提供统一多元的接入方式，并自动生成元数据信息；
►数据存储能力：支持异构和多样的存储，供经济高效的存储并允许快速访问数据浏览；
►数据治理能力：通过数据的血缘关系，建立完整的上下游脉络关系，支持问题数据的追踪治理；
►数据质量管理：针对已经接入的数据，提供字段校验、完整性分析、产出监控等功能，确保数据的质量是可用的。
这就需要企业的数据团队在建构数据湖时，必须有一个能够保证数据高效实时同步、集成的有力工具。那么在Tempo DF数据工厂当中，我们都使用了哪些技术，来帮助企业更快捷便利的建构数据湖呢？
Tempo DF数据工厂，让数据湖建构更轻松
♦海量数据集成
Tempo DF支持离线数据处理与实时数据同步两大场景，针对企业在实际业务流程中海量数据迁移的实际需求，提供稳定高效的快速数据迁移方式，既支持全量数据迁移，也支持增量数据同步，轻松做到10多个系统，7000多张表，500G数据3小时高效完成，帮助企业用户更好地管理各类数据信息。
♦实时数据加工
TempoDF对主流的数据协议提供接入能p力包括MQTT、OPC-UA、OPC-DA、CoAP、Modbus、TCP、kafka等协议。同时可将接入的数据使用平台集成的丰富算子快速构建聚合、降采、数据清洗、规则计算等流程，支撑实时数仓建设、设备故障预警、风险控制等各类“实时数据开发”、“实时+离线数据开发”场景建设。
结合Tempo BI ，支撑可视化大屏的实时监控，及时反馈数据异常，为用户决策提供重要依据。
♦离线数据处理
Tempo DF中内嵌有独家高性能计算引擎，可轻松实现130多个关键指标的快速计算，做到500G数据3小时高效完成处理。
♦一体化监控运维
要想提高数据同步效率，除了提高数据迁移的速度，我们还可以通过简化合并相关工作任务来加快项目完成时间。
Tempo DF中的作业编排能力和调度、运维功能，能够将所有的迁移任务便捷集中进行，粒度可细致到每个结构化/非结构化数据的迁移全部按照实际需求设置。
同时支持应用流程发布和管理，方便管理员根据实际情况最大限度提升流程执行效率。当某个同步任务出现问题，仅终止相关业务数据流程，其他迁移任务正常运行。问题修正后可重新补数。让数据迁移更贴合实际业务。
数据是企业当下发展的宝贵资产，而数据湖就像是帮助企业数字化运转兜底的“金矿”，生产中产生的一切数据，不管当下有用没有/或者暂时没想好怎么用，先保存着、沉淀着，将来想用的时候，随时可取。有了数据湖，企业就可以更加快速地适应业务变化，降低数据仓库架构变动带来的迁移成本；也让数据的访问与使用更加灵活，帮助快速发展的业务节省宝贵的时间成本。
