據悉，阿里云云原生企業級數據湖解決方案采用了存儲計算分離架構，基于阿里云對象存儲OSS構建，并與阿里云數據湖分析Data Lake Analytics（DLA）、數據湖構建Data Lake Formation（DLF)、E-MapReduce(EMR)等計算引擎無縫對接，兼容豐富的開源計算引擎生態，可滿足大數據系統統一存儲、海量數據規模，更可靠、更靈活、更安全。

數據湖不是一個新的的概念，早在十年前的紐約Hadoop 大會上，就有人提出并定義：數據湖，就是把你以前在磁帶上擁有的東西倒入到數據湖，然后開始探索這些數據。隨著大數據、云存儲、云計算日漸成熟，今天的數據湖已經從概念走向成熟，在各類企業中大規模落地。

與傳統大數據解決方案不同的是，云原生數據湖基于下一代數據湖架構，可直接接入業務生產中心，如業務系統中的原始數據、日志數據等。數據可通過互聯網直接入湖，無需經過中間處理，提升業務效率100%，驅動企業IT系統實現從成本中心轉型為創新中心。

以某國內某知名社交游戲公司為例，基于阿里云數據湖方案，通過日志服務sls，將全球數據實時投遞到OSS統一存儲。利用OSS海量彈性能力冷熱分層，通過EMR和DLA搭建存算分離的大數據架構，實現千萬日活的玩家鏈路智能推薦實時分析,實時渠道統計，精細化運營，幫助公司提升了30%的用戶留存率。目前，已有幾千家企業在阿里云上構建云數據湖。

阿里巴巴集團副總裁、阿里云智能數據庫產品事業部負責人李飛飛認為：”數據庫與大數據一體化正在加速數據湖規?；涞?。云原生數據湖讓企業無需管理計算資源，更靈活、更敏捷、更高效、更易用地挖掘數據價值，賦能企業快速疊代、快速創新，讓數據洞察成為企業核心競爭力。”

阿里巴巴集團副總裁、阿里云智能計算平臺事業部負責人賈揚清表示，基于阿里云數據湖OSS和數據倉庫MaxCompute可以快速實現企業想要的湖倉一體方案，無須數據傳輸，一份數據智能流動，跨多平臺計算，同時享受數據湖的靈活性和數據倉庫的成長性，確保企業數據業務的連續性和時效性。

“數字經濟時代，如果大數據是石油、算力是發動機，那么云原生企業級數據湖就是能將二者緊密結合的解決方案。不久的將來，數據湖將成為企業應用創新標配，幫助企業全面實現智慧化、數智化轉型。”陳起鯤說。