数据湖与数据仓库的未来之争

数据湖的未来

George：首先讨论一个颇具争议的话题——数据湖。我们将数据湖定义为存储在公有云对象存储（如某中心的 S3 或某机构的云存储）中的表格数据，采用 Parquet 或 ORC 等开源文件格式。在数据仓库也能利用对象存储的今天，数据湖是否仍有存在价值？

Martin：技术演进由核心用例驱动。数据仓库服务于分析场景，而数据湖更侧重非结构化数据和操作型 AI。尽管架构上两者可能趋同，但优化方向不同。操作型 AI 的增长速度更快，长期来看数据湖可能吞噬其他架构。

Bob：数据湖终将被 SQL 数据仓库取代。现有仓库已能处理结构化/半结构化数据，未来还将支持图像、视频等复杂数据。所谓"非结构化数据"实为误称——所有数据都有结构，只是形式不同。

Tristan：组织应统一文件存储层，采用开源格式（如 Arrow）实现跨系统互操作。SQL 将主导数据处理，但需保留多样化访问模式。

两套技术栈会融合吗？

关于机器学习（Python/Scala）与分析（SQL/BI）生态的整合，存在三种路径：

1. 在 SQL 中嵌入 ML（如某机构的 BigQuery 方案）

2. 在 Python 中集成 SQL（如某中心 Databricks 方案）

3. 通过 Arrow 格式实现互通

Michelle：Arrow 是最佳选择，既能满足数据工程师的简单特征工程，也支持数据科学家的深度建模需求。

Bob：现阶段需要多系统协作，但最终关系型知识图谱将统一预测分析领域。

数据网格：去中心化团队的架构挑战

Michelle：数据网格将 ETL 和分析下放至业务单元，通过顶层标准化实现协同。其成功依赖于：

• 专业数据团队

• 基础设施即服务

• 数据治理委员会

Bob：数据网格的流式架构无法解决事务数据一致性问题，这是关键缺陷。

现代数据栈的新用例

Bob：医疗领域的图像、医嘱笔记等复杂数据将在五年内被纳入数据栈。

Tristan：反向 ETL（将仓库数据推送至业务系统）是下一个爆发点，可减少系统间手动同步。

延迟：需要多低？

Martin：延迟与吞吐量的权衡取决于系统设计，并非架构固有特性。

Bob：多数场景下 1-2 分钟延迟已足够，仅事件告警需要秒级响应。

终极预测：新平台会出现吗？

关于五年内是否会出现新的主流数据平台（挑战某机构、某中心等），嘉宾投票结果：3 票赞成，1 票反对。

本文源自某机构 Modern Data Stack 会议讨论，内容经过编辑精简。更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公 AI 智能小助手）公众号二维码

办公AI智能小助手