数据湖架构在处置数据方面具备渺小的可裁减性。此外，它足够灵敏，可以允许多言语数据的新数据剖析。
为什么须要数据湖?
数据湖可以协助组织口头SQL查问、大数据剖析、全文搜查、实时剖析和机器学习(ML)等剖析来发现见地。考查结果显示，普通企业的数据每年都会收缩50%。除了数据量之外，这些企业还控制来自33个共同起源的数据。除非他们实施数据湖技术，否则他们会发现导航少量和多样化的数据具备应战性。
改善客户互动：
在数据湖中，来自CRM的客户数据可以与社交媒体剖析、包含购置历史记载和事情通知单的营销平台相结合，以便企业可以更好地了解最无利可图的客户个体、客户散失的要素或促销优惠这将提高客户忠实度。
改善研发翻新选用：
研发团队可以经常使用数据湖来测试假定、完善假定并评价结果。例如，在产品设计当选用正确的资料可以提高性能，而基因组钻研可以带来更有效的药物治疗或了解客户为不同属性付费的志愿。
提高运营效率：
经过物联网(IoT)，制作商可以访问制作等流程的实时数据。机器生成的物联网数据可以经过数据湖轻松存储和剖析，并发现降落运营老本和提高品质的方法。
控制数据湖的应战
数据沼泽：
最大的应战是防止数据湖变成数据沼泽。除非设计和控制切当，否则数据湖或者会成为凌乱的数据渣滓场。
技术超载：
因为可用技术的宽泛性，数据湖的部署也或者变得复杂。为了满足其特定的数据控制和剖析要求，组织必定选用正确的技术。
异常费用：
即使前期技术老本不高，假设组织不细心控制数据湖环境，这种状况也或者会扭转。假设企业经常使用基于云的数据湖超越预期，他们或者会收到异常的账单。
数据控制：
建设数据湖的要素之一是存储原始数据以供各种剖析用途。但假设不足数据控制，组织或者会遇到数据品质、分歧性和牢靠性疑问。
大数据的未来
随着大数据变得越来越大，它或者会压垮最低劣的数据迷信家。为了达成数据驱动的决策，组织至少参考五个数据源。令人担心的理想是，当今冲击企业的80%的数据都是非结构化的，因此不可由数据仓库处置。处置打算是在数据湖中。随着新兴技术的开展并提供改革性的业务成绩。