什么是数据湖？
第一次接触数据湖的时候，我对这个概念也是一知半解，用一个比较形象的例子举例，湖里的水就是各种各样的数据，你舀了一瓶水上来但是不一定干净，有可能混杂着各种各样的杂质，成为能喝的水还要经过一层层过滤和净化。类比到数据湖也是如此，数据湖里有结构化和非结构化的数据，内部数据和外部数据，即原始数据的集合。在业务流程中是指根据业务规则直接产生的数据，数据湖保留了数据的原格式，原则上不对数据进行清洗、加工。
数据入湖
数据入湖有一定的标准，包括明确数据owner，发布数据标准，认证数据源、定义数据密级、评估数据质量和注册元数据。
数据入湖的方式
有物理入湖和虚拟入湖，物理入湖是指将数据复制到数据湖中，包括离线数据集成和实时数据集成两种方式。如果你对报表实时性要求很高，比如支撑实时监控类报表，那就需要入实时区。对报表实时性要求不高的，比如支撑年月季度等统计报表，可以入离线区。
虚拟入湖指原始数据不在数据湖中进行物理存储，而是通过建立对应虚拟表的集成方式实现入湖，实时性强，一般面向小数据量应用。
贴源or整合
贴源入湖是指入到SDI层，SDI层基本就是copy原系统数据一份，不做多余的处理。而贴源整合是入到DWI层，DWI层会遵从三范式，做多源整合，维度拉通等处理。整合的含义用合同来理解最容易，比如多个系统中都有合同数据，那贴源入湖看到的合同数据可能就是多张合同数据表，那到底哪个才是清洁统一的合同源呢？DWI层就可以把所有合同数据整合到一张表，做去重，用一套新的ID。所以一般整合层经常提到转ID，这个处理就是把源系统的ID转成数据湖里面数据整合之后的拉通的ID。
总而言之，数据源采集后到了SDI层，经过清洗整合后到了DWI层，经过数据封装到了数据接口层，能够提供公共数据接口并用于数据消费。经过主题联接又到了DWR层。
数据湖物理架构
DWI-Data Warehouse Integration 数据仓库集成，整合多个源系统数据，源系统进来的数据会有整合、清洗。本数据层会保留历史数据。
DWR-Data Warehouse Report 数据仓库报表，数据来源于DWI，不能直接跨层或从源系统取数据，采用维度模型方法建模。
DM-Data Mart 数据集市， DM层数据来源于DWR层，面向展现工具和业务查询需求。DM根据展现需求分领域，主题汇总。
数据出湖
数据入了湖，自然要出湖，出湖即数据消费。业务和IT消费数据的方式是不一样的。业务消费数据一般是通过数据资产或者叫数据宽表或视图。IT系统使用数据，一般是需要使用数据服务。
总的来说，数据出湖的方式有三种，数据服务(API)，自助获取数据资产到租户，数据集成(ETL工具)。
数据服务(API)
在API中心检索数据服务，并进行API订阅。
自助获取数据资产到租户
在数据地图搜索数据资产，数据资产目录逐层检索(L1主题域分组->L2主题域->L3业务对象->L4逻辑实体->L5属性)，通过不同的搜索方式，最后定位到需要的逻辑实体，加入到租户或在租户内申请个人使用权限。
数据集成(ETL工具)
这种出湖方式不普遍适用，一般情况下数据湖的数据是不允许搬家的。备案过的数据分析应用或平台才允许走数据集成的方式出湖（如IPD领域的数据分析中台），而且集成到这些分析平台的数据也必须进行严格管控，不允许再次搬家。其中Oracle数据的ETL一般用DataStage并进行定时调度（CTM）。
总结
由于数据湖的质量参差不齐，因此是很难直接消费的。那么，未来是否会直接开放数据湖数据的自助分析？对于将来数据探索，数据挖掘场景，我认为数据湖的数据才是真正的宝藏所在。数据湖的数据原始又丰富，数据分析者对数据足够了解的话，可以自己加工各种逻辑，使用各种数据以及工具、方法进行探索。我觉得未来开放数据湖自助分析还是很有价值的，当然场景、方案还有待讨论。
