3月31日的消息——中国银行「UDP－Dlake」数据湖平台近期正式投产上线了。
据悉，这个「UDP－Dlake」数据湖平台，是基于腾讯云的大数据套件TBDS建设的，帮助中国银行首次实现了全行数据资产汇集一处，能够「为中国银行统一数据分析层、展现层、数据沙箱等探索提供平台支撑」，也「为沉淀和深度挖掘全行数据资产打下了坚实技术基础」。
这里有两个较为关键的元素——腾讯云的大数据套件TBDS，以及「数据湖」平台。大数据套件我们以后再研究，今天先来认识认识「数据湖」。
什么是「数据湖」平台？
据腾讯云官网资料显示，「数据湖」就是英语Data Lake的直译，它是由Pentaho公司CTO James Dixon所提出的一种数据存储理念——在系统或存储库中，以自然格式存储数据的方法。数据湖作为一个集中的存储库，可以在其中存储任意规模的结构化和非结构化数据。在数据湖中，可以存储不需要对其进行结构化的数据，这样就可以运行不同类型的分析。
作为腾讯云竞品的华为云，也给出了一个版本的数据湖定义：它是指「以自然格式存储数据的系统或存储库，通常是对象块或文件」。数据湖通常是对所有企业数据进行统一存储，包含原始数据和用于报告、可视化、分析和机器学习等各种任务的转换数据。「湖」中的数据包括来自关系数据库的结构化数据、半结构化数据、非结构化数据和二进制数据，从而形成一个集中式数据存储容纳所有形式的数据。
而云服务领域的全球领头羊AWS，它给出的定义则是：数据湖是一个集中式存储库，允许用户以任意规模存储所有结构化和非结构化数据。用户可以按原样存储数据（无需先对数据进行结构化处理），并运行不同类型的分析——从控制面板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习，以指导做出更好的决策。
再来看看维基百科：数据湖是指「使用大型二进制对象或文件这样的自然格式储存数据的系统」。它通常把所有的企业数据统一存储，既包括源系统中的原始副本，也包括转换后的数据，比如那些用于报表， 可视化， 数据分析和机器学习的数据。数据湖可以包括关系数据库的结构化数据（行与列）、半结构化的数据（CSV、日志、XML、JSON），非结构化数据（电子邮件、文件、PDF）和二进制数据（图像、音频、视频）。
