卜仁海：湖仓一体会成为企业数据平台的新宠

　　2023中国国际服务贸易交易会-2023中国金融科技论坛于9月2日在北京举行。神州信息上地大数据研究院数据科学家卜仁海出席并演讲。

　　卜仁海表示，大约20多年前，信息化程度较高的行业的头部企业，开始建设数据仓库。当时的数据主要是企业内部系统的结构化数据，数据应用主要是BI分析及报表。随着业务需求及数据形态的变化，开始建设数据湖。原因是参与分析的非结构化数据逐渐增多，数据应用也有了新的扩展，实时计算、人工智能、机器学习等场景逐渐增多。

　　而最近几年，开始流行起了湖仓一体的数据平台概念。“当我们说数据仓库、数据湖的时候，其实有两种说法，一种说法是指硬件平台，一种说法是指数据的组织结构。这张图里说的是硬件平台，指的是用一个硬件平台来实现湖和仓的建设。国内在规划建设湖仓一体的时候，在方式上会相对灵活些”，他说。

　　卜仁海介绍了国内建设湖仓一体的几种方式。一种是是采用融合的方式，数仓平台和数据湖平台间存在实际上的数据复制，如果数据的管理、调度等自动化程度较低，流程不完善，则不仅仅是数据冗余的问题，还涉及到应用效率等方面的问题。

　　第二种是采用编织的方式，数仓平台和数据湖平台间可以不用数据复制，业务人员的访问接口是Fabric组件，由此组件解析优化访问语句，计算处可以是仓、湖以及Fabric组件，具体要看Fabric组件的优化策略和能力。需要说明的是，Fabric的访问语句通常不会完全覆盖仓、湖数据库的所有语句。

　　第三种是真正物理平台上的一体，或者说其上的各个数据库可以直接访问彼此的文件系统和存储结构，这也是最理想的情况。

　　为什么说湖仓一体大概率是数据平台的趋势呢，它有什么好处呢？

　　卜仁海解释说，首先，它可以容纳多模态的数据，比如音频、视频、图片、文档等。其次，丰富的计算引擎，简单的说，就是无论什么样的数据，都可以相对容易的找到其对应的计算引擎并部署。并且是存算分离的，也就是说，存储部件和计算部件是分离的，可以各自弹性扩展。流批计算一体。支持人工智能、机器学习。数据平台经历了分的过程，目的是为了满足不同数据的不同计算需求，现如今正逐渐走向合的阶段，目的是为了易管易用、简单高效。技术总是在不断进步的，湖仓一体尚在逐步发展阶段。

　　卜仁海称，湖仓一体因其支持多模态数据、存算分离、统一资源配置调度、统一元数据管理、统一访问语句、流批一体等优势特性，便于运维管理、降本增效，提供实时、敏捷、智能等数据应用场景，可为企业提供一个更简化的数据处理环境，实现数据业务效率的提升，从而成为众多企业数据平台的新宠。

　　同时，卜仁海表示，企业也需要明确的认识到，湖仓一体解决方案的成熟度仍在发展中，同时很多企业对于复杂数据架构的设计、部署和维护能力也不成熟。数据运营对很多企业而言，仍然是当前最大挑战，这不是一个数据平台所能解决的问题，或者说不是一个纯粹的技术问题。

　　另外，湖仓一体的很多配套能力还有待优化提升，包括数据质量管理、安全性、数据治理和性能等方面。

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责任编辑：梁斌 SF055