当今世界上的每一家公司都在以惊人的速度生成数据。数据来自四面八方：
- 服务器日志文件
- 点击流数据
- 社交媒体互动
- 物联网设备
挑战不在于存储数据，而在于绘制可操作的趋势线并在有用的时间范围内进行报告。要做到这一点，您需要整合所有数据并将其保存在一个连贯的池中，以便通过先进的处理工具轻松访问。独自搭建这样的平台可能需要数年时间和数百万美元。
我们可以向您展示如何使用 Azure 和 Amazon Web Services (AWS) 来存储和支持您的数据湖并将您的数据分析提升到新的水平。
数据湖凭借其灵活性和强大功能正在取代数据仓库
据研究公司 Aberdeen 称，已转向数据湖的组织在有机收入增长方面比同类公司高出 9%。这种增长来自不同的来源：
利用所有公司数据
云端数据湖让您可以轻松安全地输入来自所有位置和来源的所有公司数据。通过关联以前不相关的信息，您可以比以往更快、更准确地获得见解。
为机器学习提供信息
将廉价且可扩展的云存储与云处理相结合，可以为机器学习算法提供全面分析所有数据所需的能力。借助即时扩展，即使是处理最复杂的信息，AI 流程也不会出现问题。
保存原始数据以供将来分析
通过将数据本地存储在基于云的数据湖中，您可以保留该信息的原始格式，以供将来使用不同的更强大的工具进行分析，并遵守各种法律和监管义务。
节省成本
云服务提供商的运营规模、计算能力和存储成为比贵公司内部生产成本低得多的商品。这种可负担性形成了一个良性循环，让您可以存储越来越多的原始数据，以进行越来越复杂的分析。
高可用性和灾难恢复
云的本质是全球冗余。由致力于正常运行时间和全球访问的公司运营的集群，您永远不必担心数据丢失或用户无法访问数据。
尽管如今许多云服务提供商都提供数据湖服务，但我们推荐两家：AWS 和 Microsoft Azure。
