预计未来十年，数字宇宙将以每年约40%的速度增长，这是个惊人的数字，更重要的是，数字宇宙中囊括了绝大多数企业业务的数据需求。

在这种环境下，通过使用数据分析提高竞争力，企业需要有能力满足“信息一代”的需求，这对企业来说至关重要。从帮助预测购买行为到驱动创新项目以增强客户服务或提高生产力，数据湖能整理、存储并分析海量数据，拥有变革业务的巨大能量。分析能力正从企业的“愿望清单”中移除，转而成为必需。

然而，许多组织在早期便遭遇阻力。近半数(49%)的企业知道他们能够从信息和数据中获得更有价值的洞察，但不知道怎么做。

其中一个主要原因是，在最佳实践和大数据项目的业务目标方面，IT和业务线并不总是一致的。虽然一些公司可能在利用基本的数据分析进行试验(而有些公司甚至还没开始)，很多还没准备好面对下一个阶段，进入这个阶段，分析将变得复杂和深入得多。实际上，现在只有19%的企业拥有随时在线的生产力，并能够跨组织范围实时运营。近三分之一的企业甚至还没有开始这样做。

那么，企业什么时候应该扩大规模，投资数据湖？下面四个信号可供参考：

1. 运营复杂：在一个“前数据湖”环境中，如果企业正试图扩大基础设施规模，但没有任何额外的全职人工管理支持选项，其数据需求就很有可能超过管理能力。传统的Tier 1数据资源并不总是池化的，这样就为单一管理者可应对的存储空间造成了限制，同样，在构建更灵活的通用存储资源(例如数据湖)方面，管理者也面临难题。

2. 运营成本：当公司发现，虽然正试图减少运营成本，但业务对IT的需求却在持续增长时，就是时候该寻求新的办法了。全职人工也会带来管理IT资源的运营成本上升。为了有效应对这些需求，企业或者需要更多人力资源，或者需要投资额外的第三方，支持监控、管理、部署和改善系统。与简单地增加员工人数相比，第二种方法扩展了一个数量级甚至更多。

3. 生产压力：另外一个暗示数据湖需求的关键指标是，现有的分析应用正为业务生产系统带来压力。实时分析可能是耗费大量资源的，无论是想通过视频分析，从大量高清视频流中获得洞察，还是研究社交内容瀑布流。这些流程是需要专用资源的，这样，尝试使用生产系统的用户才不会损失性能。数据湖是确保实时分析能够以最佳性能运行的关键。

4. 多协议分析：企业需要数据湖，一个最终的关键信号是，数据科学家正在大量不同的Hadoop发行版上运行应用，并且，需要将他们的数据与Hadoop挂钩。未来，随着各种各样的分析实验不断深入，业务线需要IT有能力支持多种协议。企业也需要以数据湖策略为重要依据，进行整体的合理规划。

现在，并不是每家公司都已经做好准备部署数据分析，但大多数会，至少是需要开始计划，否则，就会面临落后于竞争对手的风险。最终，所有公司都需要拥抱数据分析，那些拒绝改变的公司将逐渐褪色，变得默默无闻。

数据湖近在眼前，有人持怀疑的态度，有人热情拥抱。怀疑者认为，数据湖无非另一种将全部数据整合至单一位置的存储形式，支持者认为，数据湖不仅预示着前所未见的存储效率，还让分析成为可能，让每个组织都可用。

暂且搁置争议，让我们看看数据湖带来的变化，以及这些变化对今天的世界意味着什么，从IT直至消费者。

打破数据孤岛

长期以来，数据孤岛一直是存储应用的标准，但是这些系统是运营效率低下的，并且会限制从相关数据中获得更佳洞察的能力。

节约成本也是一大驱动力。除了管理复杂性，孤岛系统还需要多种授权，服务器和其他费用，而数据湖可以经济高效的方式，由单一基础设施提供支持。

随着分析变得更快速、更复杂，组织也需要以同样的方式进化，以探索所有可能性。数据不再单单是数据本身，借助所有组织化数据构建的完整图景，分析解释能够以前所未有的方式，打开新的大门。
 

利用实时分析

数据收集和分析正变得越来越快。像信用卡欺诈预警分析、股票分析这样的应用场景，需要在动作发生后数秒内就实现。不过，实时分析并不都是需要100%立刻马上就实现的。一些数据(如月销售数据、季度财务数据或年度员工表现数据)只需以特定的时间间隔存储并分析。组织需要有能力构建数据湖，为分析提供最大的灵活度。

现在，企业产生的数据比以往任何时候都更多。这种情况为企业带来了独特的问题：需要装备自己分析这些数据，而不仅仅是存储。数据湖与Hadoop平台一道，提供了增加数据价值所需的自动化和透明度。

例如，物联网就是一个产生数据的怪兽，同时，也是一个持续不断追加销售的机会，假设组织能够实时提供有吸引力的产品。确实，广告主正站在利用数据湖获得消费者洞察的趋势前沿，在此基础上，设法将洞察转化成销售。

这种情形下，“实时”意味着：数据湖能够大幅减少分析的价值转化时间，从数月或数星期到几分钟内完成。

新业务模式兴起

数据湖不只是一个内部工具，事实上，数据湖正帮助催生新的业务模式，例如分析即服务(Analytics-as-a-Service)，通过提供对数据湖的访问权限，让用户进行自服务分析。

既然分析即服务不是面向所有用户的，那么，它能带来什么好处？外包的基础设施和自动化使分析成本骤降。这意味着公司可以尝试新东西，并可根据客户获取和经验实时调整，无需很多预算。

对那些正寻求外包服务的公司来说，有能力存储、管理并保护数据，作为分析即服务部分内容的服务供应商是一个有用的途径。

知识型员工则带来不同的价值，随着手动操作的部分被移除或显著减少，基于分析结果，他们可将精力更多地用于与业务单元的战略性结合上。对于早期采用来说，分析即服务是一个有效的路径，在零售、公用事业、体育俱乐部等行业处于领先地位。

显然，想要开始获得价值，企业不一定非得自建数据湖。

目前，从整体上看，数据湖应用尚处于早期阶段，但全球化部署正在不断增长。对于那些还在运行数据孤岛的公司来说，或许是时候该开始尝试实时分析了。