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濟南戴爾存儲經銷商告訴我們，傳統的企業數據管理方案是建立數據倉庫，相較于數據倉庫只能處理結構化數據（如關系型數據庫中的表），數據湖顯得“包容”得多，它可以輕松收集各種數據，包括存儲結構化數據，半結構化數據（如CSV、日志、XML、JSON），以及非結構化數據（如文本、圖形、圖像、音頻、視頻）。

濟南戴爾存儲經銷商指出，國際數據公司IDC預測，到2023年，中國的數據量將達到40ZB，其中超過80%是非結構化數據。非結構化數據在共享、搜索和分析等使用過程中具有持續價值，它所反映的信息蘊含著諸多企業效益提高的機會。數據湖這種對多態數據結構的容納能力正是未來企業不可或缺的。
正是基于大數據時代客戶對非結構數據管理需要的洞察。

濟南戴爾存儲經銷商告訴我們，此前，戴爾科技針對預測性大數據分析發布了橫向擴展數據湖方案，幫助客戶捕獲大數據的價值，實現存儲空間和性能的線性增長，從而保持更低的獲取與管理的成本。通過旗下PowerScale和ECS（Elastic Cloud Storage）等文件和對象存儲產品，戴爾易安信多年來持續為各行業客戶提供完整、可靠的數據湖解決方案。

濟南戴爾存儲經銷商表示，由于數據湖存儲著來自業務線應用程序的關系數據，以及來自移動應用程序、IoT設備和社交媒體的非關系數據。捕獲數據時，未定義數據結構或Schema。這意味著企業可以對數據使用不同類型的分析（如SQL查詢、大數據分析、全文搜索、實時分析和機器學習）來獲得信息。

數據湖適合以一致的方式利用大量數據，并使用算法驅動實時分析。如今，數據傳輸以及通信都需要實時運行，特別是氣象測控、金融服務、網絡監控等領域會產生大量的實時動態數據，對于持續生成動態新數據的大多數場景，采用流數據處理是有利的。