数据湖和湖仓一体为管理海量数据提供了一个集中存储库。它们可作为以原生格式收集和分析结构化、半结构化和非结构化数据的基础，以便长期存储，并推动洞察分析和预测。与传统数据仓库不同的是，它们可以处理视频、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 AI 提供支持。它们还可以作为 Data Fabric 架构的一部分来进行构建，以便在正确的时间提供正确的数据，无论数据存放在哪里。
基于 Hadoop 的数据湖是应对这些新工作负载的一种尝试，但需要稀有的技能来开发应用程序和管理平台。数据湖在很大程度上已被一种名为湖仓一体的新架构方法所取代。
如何利用 Lakehouse 体系结构因应当今的数据挑战
随时随地为您的所有数据扩展 AI 工作负载
探索 AI 数据指南
观看 watsonx.data 交互式演示
通过现代数据架构降低洞察成本和时间，并增强对用于应用程序、分析和 AI 的数据的信心和信任。识别新模式和新趋势，以改进运营，并提供新产品。
访问本地或云端的现有数据湖和数据仓库，并将其与新数据集成，通过现代湖仓一体和 Data Fabric 方法解锁洞察和机遇。
提供业务价值并降低数据管理的复杂程度。从小规模开始，然后跨用例和部署（云、混合和本地）进行扩展。
通过内置治理和元数据管理来控制数据隐私和安全。利用企业级治理解决方案进行集中管理和全球部署。
与 IBM 合作，加速跨混合云和多云环境的部署。通过开源、开放式标准以及与 IBM 和第三方服务的互操作性，支持所有类型的数据和用例。
利用成本较低的计算和存储，以及可动态调整的专用分析引擎，将正确的工作负载与正确的分析引擎配对。
watsonx.data 可支持企业运用适用的数据存储来调整分析和 AI 的规模，相关数据存储基于开放式湖仓一体架构来构建，并通过查询、治理和开放数据格式来存取和共享数据。借助 watsonx.data，您可以在几分钟内连接数据，快速获得可信的洞察，并降低数据仓库成本。该服务以及相关容器化软件现已在 IBM Cloud 和 AWS 上提供。
通过开放式湖仓一体降低洞察成本、缩短时间并增强对数据和决策的信任和信心。
IBM 与 Cloudera 携手合作，使用开源生态系统创建行业领先的企业级数据与 AI 服务，旨在加速大规模数据处理和分析
为任务关键型环境利用交易、运营和分析数据的力量。
实现简单性、可扩展性、速度和复杂性 - 所有这些都可以作为服务部署在云端和本地。