在信息化的汹涌浪潮下，大数据技术不断更新迭代，数据管理工具快速发展，相关概念随之诞生。自2011年数据湖概念提出以来，其概念定位、架构设计和相关技术得到了快速发展和实践，数据湖的概念已经从单一的数据存储池发展成为支撑高效、安全、稳定的企业级数据应用的下一代基础数据平台。
此次发布的《数据湖应用实践***》涵盖了数据湖的定义和架构、数据湖核心组件和方案介绍、数据湖建设方案、应用实践等内容，希望能为用户提供新的见解。
通过阅读这本书的，包括开发者、IT运维人员、企业数字化管理者等。，可以全面了解阿里云基于云原生技术的企业级数据湖解决方案及相关产品，也可以理清传统数据仓库与数据湖的区别。
在云计算和大数据时代，基于数据的生产、运营和决策已经成为常态。根据Gartner的数据，2019年，数据基础设施的采购成本飙升至660亿美元，占基础设施软件成本的24%。数据存储和应用系统是企业生态运营的中枢神经，数据湖已经成为存储和分析海量数据的重要方式。
根据Research and Markets发布的报告，2020年全球数据湖市场价值37.4亿美元，预计2026年将达到176亿美元，在2021年至2026年的预测期内，年复合增长率为29.9%。
云原生时代的到来，让数据湖进入了“云湖共生”的新阶段。在此背景下，阿里云推出了基于云原生技术的企业级数据湖解决方案。该方案采用了存储-计算分离架构，存储层搭建在阿里云对象存储OSS上。与阿里云数据湖分析(DLA)、数据湖形成(DLF)、E-MapReduce (EMR)、DataWorks (DW)等计算引擎无缝对接，兼容性丰富。
经过十年的经验积累，结合先进的数据科学和机器学习技术，数据湖还可以为企业提供预测分析，帮助企业建立和优化训练模型。希望这份***能够为企业和组织的数字化转型实践提供指导，为相关领域的业务决策者和从业者提供行业应用场景的重要参考。
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