乔伊·贾布隆斯基在研报中探讨了数据湖在现代云分析策略中的重要性，并强调了以下核心观点：
数据湖的价值与作用
- 数据湖是云分析项目的关键组成部分，能够支持业务创造新的收入来源和降低运营成本。
- 数据湖作为单一存储库，可定位所有公司数据进行分析，并确保技术可扩展性。
- 数据湖的价值体现在数据货币化、业务转型和运营卓越等方面。
数据湖项目失败的原因
- 数据平台设计不支持数据战略。
- 缺乏有效的数据治理。
- 数据平台功能组件不完善。
数据湖建设的关键要素
- 数据平台设计：支持数据战略，确保技术不成为限制因素。
- 数据治理：确保数据质量和风险控制，为管理变革提供结构。
- 数据平台功能组件：包括云数据存储、Kubernetes引擎、数据管理集成、数据转换工具等。
- 模块化设计：适应技术变化，避免分析瘫痪。
- 业务倡导者：确保每个功能和投资有明确的业务支持。
- 过程与技术解耦：分离业务流程和数据转换，加速未来演变。
- 元数据管理：存储、管理、治理和使用元数据，支持数据发现和质量控制。
- MLOps部署：在数据平台附近部署MLOps功能，支持数据科学工作负载。
- 数据质量：数据质量等于用户信任，促进数据采用。
研究结论
- 数据湖能够实现其承诺，但需要合理设计和有效治理。
- Pythian Services Inc可提供设计数据平台、构建治理计划、确保业务倡导者、模块化设计、避免分析瘫痪、解耦过程与技术、管理元数据、部署MLOps、提升数据质量等服务。
