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企业面临哪些数据湖管理挑战?

成功的数据治理方案涉及部署策略、标准和流程,以在整个企业中有效正确地利用高质量数据。如果你的企业具有数据湖环境,并希望从中获得高质量的分析结果,则你需要部署正确数据湖治理,作为整体治理计划的一部分。 但数据湖给企业数据管理的方方面面都带来挑战,包括数据治理。在开始讨论治理挑战前,我们有必要定义什么是数据湖:一种可容纳大量原始数据的数据平台,这些数据通常以其本机格式保留,直到需要用于分析。 传统的数据仓库将数据存储在关系表中,而数据湖则使用平面结构。每个数据元素被分配唯一标识符,并用一组元数据标签进行标记。这就是说,数据湖没有数据仓库那么结构化。在访问数据进行分析时,数据会被分类和整理,而不是在将数据加载到数据湖中时。 有效的数据治理使企业能够提高数据质量和一致性,并很大程度地利用数据进行业务决策,从而可以改善业务规划和财务绩效。数据治理的配套数据管理学科包括数据质量、元数据管理和数据安全性,所有这些因素都影响到数据湖治理。 现在,让我们看看下面5个数据湖部署中的数据治理挑战。 1.识别和维护正确的数据源 在很多数据湖部署中,源元数据没有被获取或根本不可用,这使得数据湖内容的有效性令人质...

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