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发布者：上海IT外包来源：http://www.lanmon.net点击数：1206
蓝盟IT小贴士，来喽！
为什么组织使用数据湖？
数据湖用例的范围是根据数据科学家开发的机器学习算法构建统计可视化，并利用生成的见解指导业务决策。
为什么数据湖这么复杂？
随着数据每5年增长10倍，数据平台必须扩展1000倍以满足未来15年的存储和处理要求。 采用数据湖虽然可以减轻这一负担，但由于数据的整理、数据的准备和安全配置的复杂性，数据湖的建立过程与一系列步骤相关联，这些步骤可能会非常复杂，并且会持续数月。 它还包括其他手动步骤，例如管理和监视数据湖的整个生命周期中的ETL (提取、转换和加载)作业、基于数据更改更新元数据以及维护清理脚本。
建造数据湖需要多长时间？
建造完美的数据湖很困难，可能需要时间。 这个过程可能需要三到六个月。 使用AWS Lake Formation，您可以简化构建数据湖的工作，并将构建数据湖的时间缩短到几周。 并不是那么复杂，不需要花费很长时间。
简化数据湖的好处是什么？
组织通过简化数据湖，可以大幅减少时间和麻烦。 通过完善组织数据湖的维护，可以减少维持一切正常运行所需的内部专业知识和资源，使IT团队能够集中精力处理更紧迫的项目，从而长期节约组织成本。
数据有助于组织预测客户行为、自动化流程、提高效率和自动化客户服务，以及通过速度和可用性提高产品供应。 在这些用例中，要求数据能够安全实时使用，随着越来越多的人访问数据，数据平台的灵活性和可扩展性非常重要。 AWS Lake Formation解决了上述所有问题。
组织是否有其他方法来降低这些特定步骤或不使用Amazon的数据湖的复杂性？
这三个超大规模方案都提供了管理数据湖的方法，但对于组织来说，在采用新技术之前询问自己需要解决的问题是非常重要的。 简化数据湖对于一个组织来说可能很重要，但是可能只能通过其他解决方案解决。
组织在简化数据湖时，绝对不应该做什么呢？
组织必须继续使用无服务器数据湖，以避免内部部署。 无服务器数据湖可以有效地扩展IT团队，但内部部署需要频繁的软件升级和物理硬件兴趣。
建立数据湖可能需要花费大量时间和精力，组织可能需要寻找捷径，但是如果数据和组织数据涉及强大的数据平台，则需要避免这种捷径。
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