数据湖是一个集中式存储库，可用于管理极其庞大的数据量。 作为收集和分析原生格式的结构化、半结构化和非结构化数据的基础，数据湖可推动全新的数据洞察、进一步提高预测能力并实现数据优化处理。 与传统的数据仓库不同，数据湖可以处理视频、音频、日志、文本、社交媒体、传感器数据和文档，为应用程序、分析和人工智能提供动力。 数据湖可作为 Data Fabric 架构的一部分进行构建，以便适时提供正确的数据，而不论数据存储于何处。
湖仓一体由分析数据存储库演进而来，通过开放数据和开放表格式，支持数据采集、优化、交付和存储。 通过构建湖仓一体模式，即可访问更多类型的数据，从而提高灵活性；借助 IBM 的这些部署，您可从现有数据仓库和数据湖投资资产中获取更多收益。
借助经过治理的完整洞察成果，了解和预测用户行为。
通过各种分析和人工智能技术发现模式和趋势，减少浪费和开销。
在受监管的数据湖中，通过元数据驱动的原生数据访问提高可审计性和透明度。
可为任何用户提供自助式数据探索和发现，加快实现价值。
增强协作，减少在集成环境中管理不同系统和工具的时间和成本。
借助企业级安全数据湖，将企业投资于开源工具和生态系统的资产转化为新的创新机遇。
重用数据湖，实现 360° 全方位客户和运营智能、治理以及风险和合规报告。
摄取并整合事务、运营和分析数据，力争获取全面洞察成果。
扩展 Data Fabric 架构，以便在暂存、存储和访问的通用基础上适时提供正确的数据。
构建和维护数据基础，为数据编目、管护、探索和发现等需求提供推动力。
采取混合多云的方式实现从任意地点对任何数据的访问，无论是多年的历史记录，还是实时数据均涵盖在内。
跨越多个数据存储库，进行集成和扩展分析，推动大规模创新和优化。
凭借 IBM 数据湖的规模、安全性、弹性和灵活性，助力世界上诸多任务极度关键型环境的运行。
享受 IBM 的一站式服务，包括相关支持、IBM 生态系统和开源工具。
与 IBM 行业专家合作，他们在成功部署方面拥有丰富的经验和精湛的专业知识。
依靠数据湖治理来存储原始的结构化和非结构化数据，达到可信、安全和受控的标准，随时随地自动保护用户隐私和数据安全。
使用 ETL、数据复制和数据虚拟等数据集成工具将不同来源的数据整合成有价值的数据集。
借助 IBM Watson® Query的数据虚拟化功能，直接在数据湖中查询数据，而无需复制或移动数据。