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在这个数据爆炸的时代，每天都有新的数据概念涌现，从数据库到数据仓库、数据湖，每个概念都自带“热搜体质”，但是你真的搞懂它们了吗？
随着数据的增长和数据结构的变化，我们的数据存储从数据库发展到数据仓库。多元异构数据爆发给数据存储带来的挑战，让数据湖成为了新的焦点。
一、数据湖
业界对数据湖的定义也存在多种不同的声音，总结来说，数据湖是一个以原始格式存储数据的大型仓库。它按原样存储数据，而无需对数据进行结构化处理。
不管是结构化、半结构化、非结构化数据，又或者二进制等类型数据，都可以统统收进湖中，数据孤岛不再。数据湖可以根据企业需求弹性扩张，具有强大的扩展性和灵活性，降低了存储成本。同时，通过数据湖可以对原始数据快速调用，跳跃了数据加工的漫长周期，降低了数据差异的产生，对数据分析的及时性和真实性给予了强有力的支撑。
数据湖可以分为逻辑湖和物理湖两类。
逻辑湖支持多组件混合存储，对存储层逻辑统管，同时逻辑抽象引擎屏蔽组件差异，提供一致的检索、计算能力。
物理湖则是采用基于开源组件（hudi, iceberg, delta等）+OSS的搭建方式，做到彻底的存算分离、独立扩展；同时以单一OSS为基础，开展围绕着存储规划、存储管理、计算、查询的底层强化与优化。
逻辑湖投入较少，更适用于具备成熟IP层的企业。物理湖技术门槛高，但可以形成企业的核心技术资产，上限更大，并且在轻量化部署上更有优势。
（2）数据湖建设
无论是逻辑湖还是物理湖，最关键的还是要把设计理念落地到实际建设及功能实现中。
数据湖的建设实际上可以对标到企业不同的治理阶段，初期可以提供数据湖配套的管理工具，实现数据的快速入湖，并构建元数据，实现数据的快速开放使用。很多企业对于数据湖的应用与理解也就到此戛然而止，并没有发挥数据湖真正的潜力与功能。
数据湖基本能力示意
数据湖虽有强大的汇聚、融合、存储能力，但如果忽视了对数据质量的提升、数据安全的管控、数据价值的挖掘，数据湖就会变成难以自拔的数据沼泽。
基于此，数据湖的进一步开发与应用，不仅要发挥数据湖的优势与特色，更要补足短板，避免数据沼泽与数据安全问题发生。可以把数据质量、数据仓库建设、数据服务、数据运营、数据安全等工具都引入到数据湖，共同打造一个完整的数据治理体系。
二、“天基”大数据治理平台
（1）在技术集成方面
（2）在湖仓一体方面
天基利用数据湖技术解决了各种类型原始数据的存储、实时性、一致性问题，同时实现了“湖上建仓”，支持在数据湖的基础上，分层构建数据组织，满足不同业务层面的需求；
（3）在数据治理方面
天基实现了从数据入湖、出湖、出仓、入仓的全生命周期管理，通过天基能够保证存储在数据湖、数据仓库数据的安全、开放、质量等，同时利用了数据预处理的技术，可以实现数据湖数据的提质、升维与增效，有效规避了数据沼泽的风险，为数据湖的长期、良好发展打下坚实基础。
（4）在数据安全方面
天基结合天盾零信任平台，联合打造数据的动态权限控制，基于零信任理念，确保数据使用的安全可信合规。
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