书籍介绍
Alex Gorelik是Waterline Data的首席技术官和创始人，也是三家初创公司的创始人。他曾经担任Informatica的数据质量部经理，负责管理公司的平台和数据集成技术。此外，他还曾是IBM杰出的工程师，也是Exeros和Acta Technology的联合创始人、首席技术官和工程副总裁。
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用户评论
关于大数据湖和商业模式的鸡生蛋问题，结论毫无疑问，先有下金蛋的鸡，有足够支撑大量数据产生和运行的商业模式，才需要大数据湖。
关于大数据湖，我想到三件事，自动化的基础设施；完善的文档和检索系统；数据的治理。需要大量人力、时间和资源的投入，所以应该是软件工程中跟传统企业管理一样那部分，重点应该放在结果。
只有决策者能够将其行为建立在数据基础上，才能体现数据的价值。
数据湖的目的就是要尽可能多的搜集原始数据，以备未来之需。提供符合用户技能的数据，保证能被找到。
查找理解数据是最耗时的，因为只有需要数据的人亲自在现场，自己理解了才有用。数据分析很大程度上是标记、分类、训练模型、特征工程是关键。
难点是数据科学项目本质上探索性的，需要大量的实验，如何证明价值。
如果原生基因就是推荐驱动的话，烦恼少一些
拍案叫绝，作者对传统企业中的数据项目所面对的政治争斗现实、业务战略考量、治理难点、组织架构疑难有着十分精到老练的把握
大概给你个概念，与历史上的ODS类似，只是换成管理文件而不是表。而新的管理手段是标签元数据，可以用在数据检索发现、数据质量和访问控制。
主要帮助从概念和体系架构层面了解大数据湖
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