我所需要的只是一种摄取工具

是的数据湖的开发通常被视为一切的圣杯，毕竟现在您可以转储所有数据，大多数人遇到的个问题是数据摄取，他们如何收集和吸收进入数据湖的庞大数据量，数据收集的任何成功对他们来说都是一个捷径，因此他们购买了一种数据提取解决方案，现在可以地捕获和收集所有数据，问题解决了，对吧？也许是暂时的，但是真正的战斗才刚刚开始。

很快您就会意识到仅将数据放入湖中仅仅是个开始

大多数数据湖项目都失败了，因为它变成了一个庞大的数据沼泽，没有结构，没有质量，缺乏人才并且无法跟踪数据的实际来源，原始数据很少能独立使用，因为仍然需要处理，清理和转换数据以提供高质量的分析，这通常会导致第二个陷阱。

数据湖的手工编码

过去我们有很多关于此的博客，但是您对此话题的强调不够，令人惊讶的是，从初的部署成本来看，手动编码可能看起来很有希望，但是维护成本可能会增加200％以上，工程和分析方面缺乏大数据技能，以及云的移动为手工编码增加了更多的复杂性，在此处运行清单，以帮助您确定何时以及在何处为数据湖项目进行自定义编码。

自助服务随着对快速分析的不断增长的需求，当今的公司在集成方面正在寻求更多的自助服务功能

但是如果没有适当的治理和元数据管理，它很容易造成危险，由于许多基本的整合任务可能要交给公民整合者，因此更重要的是要问是否有适当的治理来追踪这一点？是否在适当的时间将您的数据访问权授予了适当的人员？是否通过适当的元数据管理启用了数据湖，所以自助数据目录有意义？

大数据市场格局以的速度增长，因为公司现在已经清楚他们需要什么

从这三个陷阱中，我可以提供的建议是避免我喜欢称之为“鳄梨切片器”的东西，是的它可能很有趣，并且可以地满足您的需求，但是您很快就会意识到这是一个专用的点解决方案，可能仅适用于摄取，仅与一个处理框架兼容或仅适用于一个部门的特殊需求，相反在数据湖策略方面采取整体方法，您真正需要的是一把全面的烹饪刀！否则您可能终会获得不必要的技术和供应商来管理您的技术堆栈。

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