数据湖是一种计算架构，旨在以原始格式存储大量原始数据，直到需要存储和分析时为止。该架构基于将数据存储在湖中的概念，类似于容纳大量水的钢制容器。这提供了一种以最低成本存储大型数据集的有效方法。
数据湖通常用于存储大量结构化和非结构化数据。结构化数据是指可以轻松搜索和操作的有组织的数据。另一方面，非结构化数据更加随机和不可预测。结构化数据可以包括表格、列表或数字数据。非结构化数据虽然没有特定的结构，但仍然可以包含有用的信息。
数据湖的一个关键方面是数据以原始、未处理的形式存储。这样可以轻松访问，从而更轻松地分析和使用数据挖掘、机器学习和分析。由于数据以原始状态存储，因此可以相对轻松地搜索和过滤数据。它还更具成本效益，因为数据不需要多次转换或处理才能使用。
数据湖还有其他一些优势。它们提供了一个在安全可靠的环境中存储大量敏感数据的环境。它们还为所有相关数据提供单点访问和控制，有助于减少与数据集成和分析相关的时间和成本。
数据湖在数据科学和商业智能领域变得越来越流行。对于希望对其数据做出更好、更明智决策的组织来说，它们是一个重要工具。随着数据集变得越来越大、越来越复杂，数据湖对于希望保持竞争力的公司变得越来越重要。
