为解决数据类型丰富、数据体量倍增带来的存储问题，同时满足人工智能、机器学习在趋势预测、探索分析等方面的应用需求，同时配置数据仓库、数据湖成为企业的普遍选择。然而企业逐渐发现多架构的配置并不完美，解决既有问题的同时带来新的架构问题，如数据流通低效、数据冗余以及存储成本高。

湖仓一体能有效解决复杂架构问题。湖仓一体通过元数据层在数据湖上实现全局数据统一管理，支持流批一体简化系统架构，以及云原生、存算分离的特征成为数据架构新一代进化方向。

当前，数据中台的功能主要体现在为企业打通数据孤岛、建立指标体系、实现数据质量管理、资产管理等方面，重点解决企业“有数据可用”的问题。随着数据应用场景的丰富，数据应用的多元化，数据开发运维的压力骤增，数据不可信、数据应用交付缓慢等问题频发。解决“数据好用”的问题成为数据中台实现数据能力复用和共享的关键。

DataOps 是一套以数据为中心的数据管理及运维开发方法论。融合 DataOps 方法论，数据中台将显著提升数据质量、实现数据应用持续敏捷交付、降低数据管理成本。DataOps 实践尚不成熟，但已经成为数据中台进一步释放数据价值的关键路径。

物联网使得海量实时数据触手可及，进而推动以金融、工业行业为代表的实时数据应用的创新，如精准营销、风控管理、故障预警等。企业需要对数据架构进行升级，实现实时数据和离线数据融合，充分利用实时数据价值。

实时数据平台支持多源数据采集、提供高可用、低成本的数据同步方案，并通过流批一体的方式实现离线数据和实时数据统一存储和查询，提升企业实时场景开发和上线效率。

来源：爱分析

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