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湖仓一体——零售企业破局关键

来源：晰数塔互联网快讯时间：2023年12月21日 21:56

新零售时代，零售要素持续重构，新技术、应用引发了零售行业的新一轮数字化革命浪潮。随着零售企业数字化转型深化，多数据类型的新型业务场景涌现、非结构化数据治理等需求，为零售企业数据库带来新的挑战，传统的关系型数据库已经成为过去，“湖仓一体”技术成为新的焦点。

01湖仓一体的前世今生

湖仓一体（Data Lakehouse）是当前大数据领域热度最高的词汇，这一概念于2020年首次提出，是数据湖和数据仓库合二为一的新词汇。2023年6月26日，“湖仓一体”入选“2023大数据十大关键词”。

业界普遍认为，湖仓一体将成为数据库行业的未来趋势。

在湖仓一体概念提出之前，数据仓库和数据湖作为数据存储和处理的两种主流方式，一直备受热议。数据仓库诞生于1990年，仅可以高效存储并处理结构化数据，比如销售CRM系统、ERP系统等报表数据，但存取的过程相对繁琐。数据湖诞生于2011年，可以存储任何形式（包括结构化和非结构化）和任何格式（包括文本、音频、视频等）的数据，存储成本低，但是缺乏结构性，治理难度大，容易造成数据沼泽。

随着企业数据需求的复杂化，单独依靠数据湖和数据仓库已难以满足企业需求，“湖仓一体”应运而生，它是结合了数据仓库和数据湖的新范式，在数据湖低成本存储的基础上，实现与数据仓库中类似的数据结构和数据管理功能。

02Early Data 湖仓一体平台

Early Data湖仓一体平台可以实现”数据湖”和“数据仓库“的数据打通，并且自由流动，帮助企业以较低的成本永久保存多种异构数据，提升数据处理效率，同时还能满足ChatGPT对于海量数据存储、训练和实时推理的需求，将通用大模型在湖仓一体中的数据进行迁移学习，生成行业/企业专属大模型，赋能AI应用。

案例研究|某头部跨国零售企业

某知名零售企业面临的核心挑战是如何统一管理其线上线下的商品、销售和客户数据，实现商品推荐、销售预测、库存管理和客户关系管理等各项功能。

Early Data利用湖仓一体技术，为该企业构建了集中的数据管理平台。平台具备多引擎实时处理多类型数据的能力，可以处理结构化、半结构化和非结构化的大数据，避免了传统数据仓库无法分析非结构化数据的问题。同时将数据湖的灵活性、数据多样性以及丰富的生态与数据仓库的企业级数据分析能力进行融合，更好地满足企业实时查询和实时分析的需求。