Data Lake被視為解決數(shù)據(jù)問題的鑰匙

申學(xué)舟

大數(shù)據(jù)時代，對數(shù)據(jù)的有效利用將是所有企業(yè)共同競爭的核心。

“我們所說的大數(shù)據(jù)，其實(shí)并沒有創(chuàng)造新的數(shù)據(jù)，它只是把企業(yè)忽視的、遺漏的數(shù)據(jù)重新挖掘出來，然后進(jìn)行統(tǒng)一、交叉的分析?？墒莻鹘y(tǒng)的數(shù)據(jù)分析理念，根本無力解決海量數(shù)據(jù)的問題。”2016年12月中旬，瑞金麟集團(tuán)聯(lián)合創(chuàng)始人&瑞雪科技CEO洪斌在“瑞雪分析云”發(fā)布會上表示。

他認(rèn)為，目前傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析理念由于技術(shù)的先天局限，其實(shí)是在不斷引導(dǎo)企業(yè)拋棄細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)每匯總一次都是分析潛力的喪失。“市場需求在不斷升級，競爭環(huán)境在不斷升級，競爭對手的管理精細(xì)度在不斷升級。當(dāng)新的分析目標(biāo)不斷產(chǎn)生時，就會不斷地發(fā)現(xiàn)找不到數(shù)據(jù)了。因?yàn)閿?shù)據(jù)已經(jīng)被匯總了，原始數(shù)據(jù)不見了?！?/p>

對此，洪斌表示，Data Lake（數(shù)據(jù)湖泊）是能夠較好解決上述問題的方式。該概念在2010年由James Dixon首次提出，但當(dāng)時并沒有引起足夠的重視?！拔艺J(rèn)為，這是大數(shù)據(jù)時代最偉大、最具顛覆性的發(fā)明創(chuàng)造。簡單地講，就是存儲每一個可能有用的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)，當(dāng)需要時再一站式分析的理念。”洪斌解釋。