在当今的数据架构中，治理已成为一个关键的组成部分。没有它，公司可能会失去有意义的商业智能。

当STEVE CRETNEY仔细查看存储数量时，他从中发现了颠覆Colony BrandsIT战略的细节。

“我们观察到，在我们的SAN(存储区域网络)中，有几百TB的存储，”Colony Brands公司的CIO Cretney说，该直销零售商位于威斯康星州门罗。

其中的大部分，来源于操作系统，一部分会用于分析，但大多数则打包，成了闲置数据。相比之下，Colony Brand的数据仓库内只包含10到15 TB的数据，用于特定的业务分析和报告。 两者之间的差异让Cretney和他的团队思考：如果数据科学团队能够获取SAN里的数据，会有什么发现呢？

Cretney，3年前加入Colony Brands，就一直深信云计算。为了能够利用闲置数据，并推动公司向云方向发展，他选择了Amazon S3云存储服务，以及Amazon Redshift数据仓库。他的计划中，第一阶段将在4月完成，不仅是将公司的数据仓库功能迁移到云，还要使用数据湖开发公司数据。

数据湖，或数据中心，是一种在不牺牲数据结构的情况下， 摄取数据的存储仓库和处理系统，已经成为现代数据架构和大数据管理的同义词。数据湖的优势，是它对于数据的摄取没有严格的模式或处理要求，使企业更容易收集所有类型和大小的数据。而对于CIO和高级IT领导者，比较困难的部分是维持数据规则。专家认为，因为没有预先设置的数据架构，数据湖治理，包括元数据管理，对于保持数据湖的原始状态至关重要。

适合大数据的中央数据存储库

一直以来，分析和商业智能的工作都是使用数据仓库完成的，IT部门都尝试过这一技术，但在很多情况下，都失败了，无法完成中央数据存储库。“数据仓库和数据库，本质上都太贵了，而且过多受制于存储和性能，因为要将所有的数据都存储在一个地方，”Phil Shelley说，他是位于印度，提供Hadoop服务的DataMetica Solutions Private公司的顾问和总监。

IT部门开始使用提取、转换和加载(ETL)工，具“将数据分解成可管理的块，然后将数据归档，”Shelley说。但是这样做，会给分析师带来耗时的任务，不得不拼凑和追踪可能藏在数据集市、数据库和数据档案内的数据集。尽管如此，分析师可能只能获得可用存储中被认为有价值的数据集。“如果他们想要更久远的数据，或更多细节，通常由于性能和成本原因，这些数据都不在他们的数据仓库内，”Shelley说。

随着企业比以往更迫切的需要利用更多的，更复杂的数据，建立在廉价商用硬件，比如Hadoop上的文件系统，提供了不同的方法。 “不需要使用传统的ETL工具，我们可以几乎实时的把所有的历史数据和新数据，都汇总到同一个地方，” Shelley说。

作为结果，建立的数据还提供了另一个优势： 不要求数据结构，使数据科学家不需要预先设计模式， 就可以分析数据。 二十年前，数据仓库被视为一个可行的中央存储库，因为公司 “控制”用于分析的数据。

“我指的是你企业内的数据，比如SAP ERP系统的数据，”纽约公司Caserta Concepts的创始人和总裁Joe Caserta说、， “但是现在我们会从未知的，而且不受我们控制的第三方获取数据。”在摄取前， 要结构化第三方的数据很困难，因为诸如数据是如何生成的，数据的内容这些基本要素，是无法马上获知的。使用数据湖，公司可以摆脱死板的结构-摄取-分析流程，转而使用更灵活的摄取-分析-理解流程。“一旦我们理解了(数据)，那么我们就可以结构化，”Caserta说。

治理：不成功即失败

数据湖提供的相对灵活性也是要付出代价的：没有数据湖治理，企业可能失去有意义的商业智能，甚至破产。

最近，在德克萨斯州举行的Gartner Business Intelligence and Analytics Summit上，分析师Nick Heudecker说，一位消费服务行业的客户，在它的关系数据库表现不佳后，决定实施数据湖。但该公司的项目范围太有限，主要集中在数据摄入。

“所有数据的上下文、数据来源、创建的原因、创建的人，都丢失了，”Heudecker说，“等到公司解决这个问题，再回到原来的平台时，他们已经失去了三分之二的顾客，几乎破产。”

这是一个极端的事例，但是可以肯定的是，数据湖治理的重要性，包括数据目录、索引和元数据管理，CIO都不应该忽视。“这是一个巨大的挑战，”Colony Brands的Cretney说。“除非你有元数据，要不你就丢失了上下文。”而这只是数据湖管理难题的一部分。Cretney还建议CIO考虑全面的数据湖治理，包括是谁引入的数据、谁负责数据，以及数据的定义，以确保数据的妥善标记和使用。

波士顿公司State Street的副总裁兼首席科学家David Saul表示完全同意。“如果最初你没有健全的元数据集，用于描述数据、说明它代表了什么，然后就将它引入数据湖，这个情况比建立数据仓库还要糟糕，”他说，“这样可能更快，但你不知道数据湖里有什么。”

语义数据库：“元数据的升级版”

与传统数据仓库和其预定义的模式不同，Heudecker认为，数据湖既需要CIO们足够的管理以提供必要的上下文，又不能过多的管理，压制了数据湖提供的灵活性。

“这需要大量的工作，也可能变得很糟糕，”他说，“所以要慢慢来，找出你完成这一工作所需要的，然后开始。”

在State Street，数据湖是一个语义数据库，利用了与创建网络超链接相同的标准和技术的概念模型。数据湖的优势，就是不强调任何数据结构，也是它的弱点，至少在Saul看来。“它不需要任何关于数据的语义、结构或关系，”他说，“Hadoop是一个并行文件系统，它运行的很好；它执行得很快。但是你需要知道更多的数据含义，而不仅仅是文件系统和位置。”

语义数据库，Saul称之为“元数据的升级版”，为数据增加了一层上下文、定义数据的含义，以及和其他数据之间的相互关系。State Street的语义数据库依赖万维网联盟的标准来定义数据描述：语义数据表示模型被称为资源描述框架(RDF)，和一个Web本体语言，称为OWL数据。使用这些标准，State Street生成数据的语义信息，可以使用SQL查询语言，SPARQL进行搜索。

Saul说，把语义数据库看作为一个拥有成千上万书籍的图书馆的卡片目录。没有它，找出一个特定的名称是不可能的。“Hadoop就是如此，”他说，这种受欢迎的文件系统技术几乎成为数据湖的代名词。“否则你就必须一本书一本书，一页一页，逐字逐句地去寻找。”

多亏有了这一系统和元数据，拥有一个健全的卡片目录，就没有艰苦的任务了。“只有语义模型能够做到，文件系统是无法完成的，”他说。

对于State Street这样的金融机构，监管机构要求数据历史，数据从何而来，如何获得，强大的数据治理是必须的。然而，传统技术将数据保存在数据孤岛中，可能导致视野狭窄，或者不良分析。数据湖，State Street使用的这一概念，提供了灵活性，以消除数据孤岛。语义数据库增加了一定程度的治理和元数据管理，保持数据湖良好的工作秩序。

“我认为数据湖被过分夸大，让CIO们和(首席数据官)认为是一种高招，”Saul说，“如同数据管理中的一切，如果你不详细管理，你就不会获得你所期待的结果。”