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每个数据项都应有清楚的追踪，可追溯其源系统以及该数据项产生的时间等信息。2010年 JamesDixon以此理念，创造了数据湖（data Lake）这个术语，当时他打算将数据湖泊作为单一数据源来使用，而多数据源将形成“水景园”。尽管还是最初的构想，如今最普遍的应用是将数据湖泊当做许多数据源的结合。现有数据仓库在分析能力的缺失，业务对数据获取能力的提升，高级分析方法的创新是一种必然。
数据湖泊是近十年出现的术语，用来描述数据世界中，数据分析管道的重要组成部分。作为一个信息系统，数据湖泊是大型的基于对象的存储库，数据以其原始格式存储。通过全面的监控和分析，通过数据的分析模型的建立，学习，模拟，行动，最终实现内容认知的智能。有并行体系以及无需移动数据即可对数据进行计算操作的明显特点。
特点 1 －数据湖泊是一个并行体系，能够存储大数据
特点 2 －数据湖体系无需移动数据即可对数据进行计算操作
大数据技术自身在快速的发展，从1.0到大数据3.0的数据湖时代,我们要理性的看待大数据，在关注数据量的同时，应该更加重视数据分析的能力和方法。笔者认为，实用分析工具与先进分析理念，真正释放数字化分析的力量，由人类轨迹产生的数据，与机器自动产生的数据得出洞见，从管理决策推导运营方案，最终实现数据价值提升。
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第一是收入。你要看自己的数据产品能不能帮客户带来额外的收入。这里的关键词是“额外”，就是你的数据带来的价值。
第二个关键词是“支出”。如果你的数据分析，有可能给客户节约不必要的支出。因为收入的增加往往有很强的不确定性，但相对来说，成本的控制是可以做到非常准确的。
第三个关键词是“风险”。如果你的数据不能直接增加收入，也不能直接节省成本，但是可以控制风险，也有商业价值。
另外，还需要一个可以量化的参照系，这么会更有说服力。
参考来源：公众号“未名博士后”