說到“數據中臺”，這(zhe)幾(ji)年真是火得一塌糊(hu)涂。

說到“數據中臺(tai)”，這(zhe)幾年真是火(huo)得一塌糊涂。

一(yi)(yi)邊是技術圈討論(lun)它能(neng)不能(neng)讓“數治一(yi)(yi)體、助力經營決策”，

一邊是(shi)業務部(bu)門天天問“我們(men)不是(shi)有數據倉庫了嗎？

為啥(sha)(sha)還要(yao)搞個中臺(tai)？搞完(wan)中臺(tai)為啥(sha)(sha)又說要(yao)接入數據湖？”

今天本文就來講清楚(chu)一件事：

為啥現在越來越多的(de)大廠，在構建(jian)數據中臺的(de)時候，都開始主張“湖倉一體(ti)”？

不就是數據(ju)嘛，有個倉庫不就完了嗎？還整啥“湖”？

這(zhe)倆到底有(you)什(shen)么不同？融合起來又能解決(jue)什(shen)么實際(ji)問題(ti)？

一、先捋清楚：數據湖和數據倉庫，到底有啥區別？

很多人一聽(ting)“湖”和“倉”，腦子里就(jiu)蒙了。

不(bu)(bu)就(jiu)是存數(shu)據(ju)嗎？為(wei)啥名字還不(bu)(bu)一樣？

1.1 數據倉庫是啥？

咱(zan)們先說倉庫，簡單點(dian)說：

數據倉庫（Data Warehouse）= 干凈的、結構化的、用于報表分析的數據集合。

它有幾個關鍵詞：

• 結構化：表格、字段、數據類型都明確；
• 經過清洗：臟數據、重復值都提前處理好了；
• 用于分析：適合做報表、BI看板、統計分析。

倉庫(ku)就像一個(ge)超(chao)市的貨架(jia)，每個(ge)商(shang)品都有標(biao)簽、分類、價格，擺(bai)放整齊，方(fang)便你隨時查找。

它的優點是穩定、標準、快，適合日常(chang)報表分析、經營看板這些常(chang)規(gui)需求。

但也有缺點：格式太固定，不靈活、處理大數據/非結構化數據吃力。

1.2 那數據湖是啥？

數據湖（Data Lake），就像是個超(chao)級大的池塘，啥水(shui)都能往(wang)里倒。

• 結構化的（比如Excel表）
• 半結構化的（比如JSON、日志）
• 非結構化的（比如圖片、音頻、視頻）

全都(dou)能(neng)先放進去，不要(yao)求你馬(ma)上(shang)整理(li)。

數據湖 = “先存起來再說”的一片大水塘，任何數據都能放，等后面需要的時候再慢慢處理。

它的優勢是：

• 容量大：啥都能裝，成本低；
• 靈活：支持AI訓練、大數據挖掘，原始數據保留；
• 適合探索性分析：比如你想挖掘用戶行為、跑機器學習模型，湖更適合。

缺點，就是太自由了，如果沒人管，數據湖分分鐘變“數據沼澤”——你自己也找不到東西了。

二、那“湖倉一體”到底是啥意思？

湖和倉聽起來像(xiang)對立的兩種架構，一個自(zi)由、一個規矩(ju)。

但聰明的大廠發現：這倆不是你死我活，而是互補的。

于是(shi)就出現了(le)(le)“湖倉一體”這個概(gai)念，說白了(le)(le)就是(shi)：

讓數據湖的靈活性 + 數據倉的標準性，一起用上。 讓倉庫的數據(ju)更豐富、讓湖的數據(ju)更可用。

你可以把(ba)它理解成(cheng)一個圖書館+圖書回(hui)收站的結合體：

• 數據湖是圖書回收站，所有書（數據）都能先扔進來；
• 數據倉是圖書館展廳，精選內容經過分類和整理，專供讀者（業務）查閱。

你不(bu)需要每本書一來就放上展臺(tai)，但也(ye)不(bu)能(neng)只收書不(bu)整理。

這就有了“湖里(li)沉淀原始數(shu)據，倉里(li)服務(wu)標準分析”的邏輯。

三、為什么大廠都開始“湖倉并用”？有幾個實打實的原因

3.1 數據來源太多，倉庫裝不下了

以前企業(ye)的(de)數據，基本都(dou)在業(ye)務系統(tong)里(li)，比如(ru)ERP、CRM、POS系統(tong)，結構也都(dou)比較規整，建(jian)倉庫沒問題(ti)。

但現在呢？看(kan)看(kan)都有哪些(xie)數據進(jin)來了：

• 小程序日志、APP埋點
• 視頻、音頻、用戶評論
• IoT設備上傳的傳感器數據
• 網絡爬蟲抓的網頁數據
• 第三方平臺的數據對接（抖音、拼多多、微信）

這些數據不僅多，還格式五花八門，你根本沒法直接建表、塞進倉庫。

所以最現實的做法(fa)是：先丟進“湖”里。

等到業務有需(xu)求了、搞清(qing)楚要(yao)分析什么，再(zai)做(zuo)建模、清(qing)洗(xi)、放進倉。

這就實現了數據的(de)“分(fen)層治理(li)、按需使用”。

3.2 分析需求變復雜了，倉庫應付不過來

傳統的數據倉庫更適合做標準報表、月報、周報、經營看板，但(dan)現(xian)在(zai)業務不滿足于“看(kan)看(kan)數據”了。

他們還要：

• 跑推薦算法（比如給客戶推商品）
• 搞用戶行為路徑分析
• 訓練機器學習模型
• 分析海量日志、點擊流數據

這些都(dou)不是倉(cang)庫能高效搞(gao)定的事，得靠湖(hu)。

所以你就看到：倉負責“穩”，湖負責“廣”與“深”。

大廠的數據平(ping)臺都在做一件事：

報表(biao)、分(fen)析(xi)靠倉庫；建模、探索靠數據(ju)湖(hu)。 需求(qiu)成熟了、數據(ju)穩定了，再把湖(hu)的(de)數據(ju)“投遞(di)”進倉。

3.3 成本控制：湖比倉便宜太多了

這一點也很現實。

• 存在倉庫里的數據，結構復雜、計算性能高、資源也貴；
• 數據湖則是大對象存儲，比如用HDFS、OSS、S3，成本遠低很多。

你可以把數據湖當成“冷數據的倉庫”，不(bu)(bu)是(shi)不(bu)(bu)用(yong)，而(er)是(shi)先(xian)不(bu)(bu)管(guan)。

比如日志、歷史記錄、用戶(hu)行(xing)為數據這種，海量但并不(bu)天天用，就放湖里(li)，省錢(qian)又省空間。

只有在確(que)實要做分析時，才搬進倉(cang)里做建模、跑數。

3.4 不同角色用數據的方式不一樣

• BI分析師、管理層要的是“干凈、統一”的數據，用倉；
• 算法工程師、數據科學家要的是“全面、原始”的數據，用湖；
• 數據工程師負責中間治理，調度湖與倉之間的流動。

湖倉一體，其實也是解決不同團隊“用數方式不同”的一種架構思路。

四、那“湖倉一體”到底怎么落地？說點實操的

說實話，“湖(hu)倉(cang)一體”聽起(qi)來好(hao)聽，真正落地卻不容易，主要得(de)解決以下幾個核心問題：

4.1 建立統一的元數據 & 數據目錄

不管是湖里的數據，還是倉里的表，都得“有名有姓”才能找得到。

所以大廠第一件事就是建立統一的元數據管理平臺，包括：

• 字段名、字段含義
• 數據來源、處理路徑（血緣）
• 數據負責人
• 更新時間、更新時間頻率
• 可用程度打分

這(zhe)樣，數據(ju)湖里(li)的數據(ju)也(ye)能(neng)“看得(de)懂”，倉庫里(li)的表也(ye)能(neng)“信得(de)過”。

FineDataLink在多個場景(jing)中展現了其強大的元數據管理能力(li)：

實時數據傳輸：在金融和電商等需要實(shi)時(shi)數據(ju)(ju)分析的(de)行業，FineDataLink能夠(gou)快(kuai)速傳輸(shu)和處理數據(ju)(ju)，支持實(shi)時(shi)決策。

數據調度：在制造和物流行業，FineDataLink通過自動化(hua)調度優(you)化(hua)資源配置，提升運營效(xiao)率。

數據治理：在(zai)醫療和政府(fu)等領域，FineDataLink幫助構建數據治理統(tong)一入口，確保(bao)數據的安(an)全和合規。

4.2 統一計算引擎和接口（Lakehouse理念）

現在很多大廠都在嘗試用統一引擎，比如 Apache Iceberg、Delta Lake、Hudi 這些開源方案，或者用阿里云的 EMR、MaxCompute 這些大數據平臺。

目的就是——

不管你數據是在“湖”里，還是“倉”里，我用一個SQL接口就能查。

這種技術叫 Lakehouse（湖倉一體架構），已經在字(zi)節跳動、阿里、騰訊(xun)、美團等(deng)大廠廣(guang)泛落地。

4.3 做好數據分層治理

別一上(shang)來就(jiu)把(ba)所有數據都“扔湖里”就(jiu)完(wan)事兒了，那就(jiu)真成“沼澤”了。

要建立分層(ceng)模型，比如：

湖是數據的“中轉站”，倉是業務的“交付點”。

五、結語：湖倉一體，不是跟風，是趨勢

最后總結一句：

企業數據架構的(de)演進(jin)，從(cong)最早的(de)“Excel + 報表系統”，到“數據倉(cang)(cang)庫+BI”，再到現在的(de)“湖倉(cang)(cang)一(yi)體 + 智能(neng)分(fen)析(xi)”，這(zhe)是(shi)技術和業務(wu)共(gong)進(jin)的(de)必然產物。

不是(shi)為(wei)了(le)跟大廠學架構才搞“湖倉一體”，而(er)是(shi)你(ni)的業務(wu)需求、數據類型、分析深度，已經超出了(le)傳統倉庫能(neng)提供的能(neng)力(li)。

只有湖倉結合，才能(neng)做(zuo)到：

• 既能接得住所有數據（數據湖）
• 又能用得上高質量數據（數據倉）
• 還能服務不同角色的數據需求（數據中臺）

所以，不是(shi)大廠“愛折騰(teng)”，而是(shi)他(ta)們真的(de)走(zou)在(zai)了你未來會走(zou)的(de)路上。