為什麼大多數數據湖實際上是數據墳墓

已發表: 2026-01-27

大多數公司並沒有建立數據湖來埋葬任何東西。這個想法很簡單：將原始數據發送到一個地方，讓人們將其轉化為洞察力。幾年後，平台往往看起來像墓地，對數據湖諮詢的請求突然變成了救援的呼聲。合適的團隊有助於決定保留什麼。

“數據墓地”問題很少以嚴重中斷的形式出現。當團隊發布功能並處理事件時，它就會悄悄出現。 N-iX 等合作夥伴經常遇到在雲數據上投入巨資的組織，卻發現沒有人信任核心表、關鍵數據集很難找到、財務對賬單感到緊張。然後引入外部數據專家就像派遣一個潛水隊去回收貴重物品一樣。

數據湖如何變成數據墳墓

失敗的數據湖是由於小的、重複的選擇而不是一次戲劇性的失敗而衰退的。一個小組在沒有所有權的情況下獲取點擊流日誌，另一個小組在沒有數據字典的情況下放棄 CRM 導出，第三個小組則轉儲原始物聯網遙測數據“以防萬一”。很快，該組織就會擁有大量沒有人完全理解或信任的文件。

Lakehouse 數據狀況報告的研究揭示了許多湖泊停滯的原因。大約三分之一的組織將數據準備成本和復雜性視為主要挑戰，超過三分之一的組織強調治理和安全性是大規模使用以湖為中心的平台的障礙。這些問題使工程師不得不清理和尋找數據，而不是構建模型。

供應商現在警告說，不受管理的湖泊會變成“數據沼澤”，信息難以信任。如果沒有可靠的元數據、訪問控制和生命週期規則，分析師就會浪費時間定位數據集並難以判斷質量。騰訊雲對數據湖局限性的概述將這種缺失的背景描述為湖優先策略的主要風險。

還有一個簡單的財務角度。到 2026 年，組織將在存儲和計算方面投入更多資金，同時難以解釋是誰推動了這些成本。公共雲支出預計將超過 7200 億美元，許多組織報告的賬單高於預期。對於一個被忽視的數據湖來說，這通常意味著要付費保存多年來沒有人使用過的數據。

將外部團隊稱為潛水單位不僅僅是一個簡潔的形象。有效的數據湖諮詢的行為就像一個嚴格的恢復操作，而不是隨機的清理衝刺。

首先，顧問繪製湖泊地圖。他們對源和區域進行編目，審查攝取作業、保留規則和身份設置，並構建有關存在內容、所有者和使用頻率的事實清單。像 N-iX 這樣的合作夥伴通常首先提取使用情況統計數據，以了解哪些數據集真正重要。

接下來，他們評估業務相關性。目錄中看起來雜亂的表格可能會悄悄地為定價模型提供動力，而另一個看起來精美的表格可能只是因為概念驗證從未結束而存在。潛水團隊採訪數據所有者和分析師，以了解哪些流程支持實際收入或合規性。

然後他們才開始救援工作。實用的潛水計劃通常包括：優先考慮一小部分具有明確業務價值的“黃金”數據產品，然後首先清理、記錄和保護這些產品，同時將很少使用的歷史數據歸檔或降級到更便宜的存儲。

在此階段，團隊不僅關注技術細節，還關注人類體驗。重命名一些表格以便營銷人員可以猜測其內容，或添加清晰的所有者標籤，通常比其他復雜的管道更能恢復湖泊的活力。

墓地救援只值得做一次。數據湖諮詢中最困難和最有價值的部分不是最初的清理。正是安靜的設計工作使得湖水很難重新陷入混亂。

第一個保護措施是簡單的進氣路徑。新的數據不能直接出現在深層區域。它流經一個有明確檢查的暫存區：所有權、基本文檔和簡單的質量測試。如果團隊無法說明誰維護提要或提要到達的頻率，則文件不會繼續前進。

第二個措施是一小組人們可以記住的命名和劃分標準。編碼源系統、領域和粒度的簡潔結構取代了冗長的學術規則，可以幫助新分析師在沒有導遊的情況下進行導航，並以相同的語言保持有關數據的對話。

第三項措施是積極的生命週期管理。存儲感覺很便宜，但事實並非如此。每個數據類都應該有一個保留期限、一個歸檔目標以及負責在該期限結束時對其進行審查的所有者。簡單的規則，例如在九十天后刪除調試日誌，可以節省金錢和注意力。

最後，改造後的湖泊需要健康的日常習慣。定期的治理會議讓業務和技術所有者可以審查新的攝取請求，並了解用戶在哪些方面難以查找或信任數據。簡單的指標（例如定位關鍵數據集的時間）可以顯示情況是否正在改善。

對於那些已經感覺自己的數據平台變成了墓地的組織來說，合作夥伴的選擇很重要。可靠的數據湖諮詢提供商帶來的不僅僅是參考架構和工具。他們帶來冷靜的習慣、耐心的傾聽和對細節的品味。

一個強大的合作夥伴將拒絕立即重建一切。相反，它將選擇一兩個關鍵業務旅程，並專注於使這些旅程背後的數據值得信賴且易於訪問。這些明顯的勝利為其他團隊提供了模板。

同一個合作夥伴也會對約束誠實。一些歷史數據不值得保存，一些定制的轉換太脆弱而無法繼續下去。通過幫助利益相關者接受這些權衡，諮詢團隊可以保護項目的重點。

最後，數據湖不必一直是墳墓。通過仔細的潛水和明確的救援計劃，它可以再次支持日常決策。對於那些感覺自己的數據陷入冷庫的公司來說，派出潛水團隊是恢復價值的一種安靜方式。