16.进一步包括数据湖和数据交互层，数据交互层将儿童青少年近视预防大数据平台与数据湖进行数据互联
数据湖探索：批流一体化已成为未来发展的总体趋势，数据湖作为批流一体化的存储载体已成为标准，未来我们的总体方向必须是批流一体化。目前，批流一体化的一个主要痛点是，没有查询引擎可以在数据湖上进行快速查询。在后期，我们将使用它 SR 在湖上创造快速分析能力，使批流一体化不仅停留在计算阶段。
另一方面，Hadoop生态系统非常适合数据湖方法，因为它可以很容易地适应和扩展非常大的卷，并且可以处理任何数据类型或结构。然而，Hadoop还可以将结构化视图应用于原始数据，以支持数据仓库场景。正是这种灵活性使Hadoop能够为所有业务用户提供数据和洞察力。
一方面，我们在底层的数据平台建设能力逐渐成熟。作为一个智能湖仓平台，FastData可以实时处理结构化和非结构化数据。目前，滴普科技已被Gartner列为数据湖建设和数据分析领域的推荐制造商。
完整、集成的机器学习解决方案。 独立经营，降低管理复杂性，降低成本。 一致、快速的查询性能。 易于使用的分析工具支持与Oracle分析云等流行的BI工具和服务集成。 解锁数据潜力：现代数据仓库的应用案例 部门数据仓库：整合各种电子表格和平面文件数据。 企业数据仓库：丰富企业应用数据，提供预测性洞察力。 集成数据湖：将数据湖与数据仓库功能相结合，对流量数据和各类企业数据资源进行处理。 机器学习：处理流式事件和日志数据，进行预测性维护。
这是一个难题。如果你已经建立了一个完美的数据仓库，我当然不提倡把所有的工作都放在窗口上，从头开始。然而，像许多其他数据仓库一样，你可能会遇到我描述的一些问题。在这种情况下，您可以选择在仓库旁边实施一个数据湖。仓库可以像以前一样继续运营，你可以开始用新的数据源填充你的湖泊。您还可以将其用于您的仓库数据的归档和存储，以实际保持可用状态，从而为用户提供比以前更多的数据访问权限。随着仓库的老化，您可能会考虑将其转移到数据湖，否则您可能会继续提供混合方法。
