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近年来,流量获取的成本就越来越高,线上渠道获客成本的成倍增长让各行各业都面临着严峻的挑战。在互联网广告成本不断攀升的大背景下,以花钱买流量拉新为主要的经营策略必然行不通了。流量前端的优化已成强弩之末,利用数据工具提高流量到站后的目标转化,精细化运营广告投放的各个环节,才是改变现状更为直接有效的方式。说到底,要提高广告流量的转化率,必须依靠大数据分析。


数据湖作为当前的一个风口,各大云厂商纷纷推出自己的数据湖解决方案及相关产品。本节将分析各个主流厂商推出的数据湖解决方案,并将其映射到数据湖参考架构上,帮助大家理解各类方案的优缺点。


个人认为数据湖是比传统大数据平台更为完善的大数据处理基础支撑设施,完善在数据湖是更贴近客户业务的技术存在。所有数据湖所包括的、且超出大数据平台存在的特性,例如元数据、数据资产目录、权限管理、数据生命周期管理、数据集成和数据开发、数据治理和质量管理等,无一不是为了更好的贴近业务,更好的方便客户使用。数据湖所强调的一些基本的技术特性,例如弹性、存储计算独立扩展、统一的存储引擎、多模式计算引擎等等,也是为了满足业务需求,并且给业务方提供最具性价比的TCO。
