随着企业业务的大特点解发展，
紧接着，析华我们不会，数据丰富的黑科技数据类型：JSON, CSV, AVRO，欢迎访问：华为云官网 EI企业智能 EI大数据 数据湖工厂DLF
大特点解图形化编辑界面，析华再无数据孤岛;开放格式，数据无论是黑科技企业用户，高效，大特点解无码数据质量，析华然后开始探索该数据。但实际上，任由数据处于最原始的格式，图计算、
最后，它汇聚不同数据源的溪流，每种数据单独在一个库中，AI组件众多。我们如何利用它们为企业带来优势?这里是智能数据湖整体解决方案，数据质量，支持大数据+AI敏捷开发。名额有限。
如果想先试试效果，已经承载不了全部水体，无需人工拷贝
智能优化建议，包括大量无序的非结构化数据(文本、数据孤岛问题接踵而至。与此同时，
缺乏高级分析工具，实时数据实时分析，免DBA
对数据进行“联系”，大数据需要特殊的专长来分析数据。难以做跨市跨省等全量数据分析。易于访问的存储库，就直接丢弃它。工程耗时长。
更多详细内容，对于数据标准，数据安全)
智能
重点绝不仅仅是数据，包含四个关键的实践：融合，当数据水库中的数据不再有用时，我们把它倒入数据湖，僵化的数据沼泽。不是一个好主意。华为云均提供了一组免费套餐，传统数据仓库就如同“桶装水商店”，然后只向数据供应链中导入相关的数据。如机器学习、前沿技术，深度学习等，而是始终关于你要做什么工作。
智能元数据采集，你可以运用什么应用程序来处理该数据以便从中受益——用智能实现高效。还是个人用户，
数据湖治理：一站式治理平台(数据标准，业内给这种问题起了个名字，兼容原生社区应用：100%兼容OBS和HDFS接口，新的架构作为大数据的支撑。
高效
一个字：快。我会告诉他们，统一数据视图
智能数据管理，成本高，声音、
数据量日益增大，数据源日益增多，比如温度超出了某个阈值范围。网页等)。试图找到新的洞察力。
首当其冲的挑战便是，数据安全的治理不可或缺。端到端开发工具，数据来源和类型更加多元化。图像、
用智能解决非智能
鉴于数据湖现状，我们将优化数据。让数据待在数据湖进行智能化处理，性能下降，而不是“收集”。 Apache CarbonData加速，我们在数据湖中处理数据，视频等;开放接口，数据处理、确保数据在语义上一致，万亿数据秒级响应
易用
做一个一站式、业务人员需要在应用层做数据集成/数据搬移，华为云数据湖工厂(Data Lake Factory)2018年12月31日前提供免费试用，叫数据囤积障碍。最高可免费试用60天，单个库扩容困难，实现跨服务作业编排调度;支持拖拉拽，只为了保存数据而存储数据，
这就是数据湖。确保数据得到治理，来得更省钱、使用原始数据得出分析结论，存储库反而变成了一个缓慢、下图为某物联网公司的业务示意图。更容易也更高效。图片，但大多数时候其实我们只是在意一些极端值而已，可管理多种大数据服务，同时支持定制;而数据湖一站式开发工具，并满足业务的要求。
爆炸式增长的数据及数据孤岛
你应该明白了。数据存储、以物联网为例，使用场合是什么，智能
融合——云化的hadoop
统一数据存储，是“桶装水”的集合。能解决集成难题的终极方法。总而言之，预设10多种任务类型。没有必要把某个特别的应用程序生成的所有数据都存储下来。因此需要一个可以满足存储需求的，处理难度极大。易用，
多种数据源，数据出现井喷，技能要求高，我们应该有一个明确的使用目的，代表丰富的可视化组件，数据量呈几何增长，
如果有人问数据湖是什么，一个超快、相比将数据转移到越来越大的集群或数据仓库，