数智化时代，企业如何高效处理海量、多样数据，实现降本增效？5月13日，在北京举办的“腾讯云原生智能数据湖”发布会上，腾讯云首次对外展示完整云端数据湖产品图谱，包括数据湖存储、数据湖算力调度、数据湖大数据分析、数据湖AI能力、以及数据湖应用和云上基础服务六个层面，为企业提供一体化的全方位服务。
具体来讲，数据湖存储以对象存储COS服务为核心，理论上可以存储任意规模的异构数据，具有高可靠性和高持久性，同时也支持将其他云端数据设施作为数据湖的存储服务。在数据湖算力调度方面，基于腾讯云弹性容器服务EKS，开放的容器化的分析架构让数据分析功能可组合性更强，扩展性更强，资源利用率更高。
在数据分析层，腾讯云数据湖既提供半托管的泛Hadoop服务，满足用户自定义需求，也提供全托管的数据服务，便于用户获取海量数据的洞察力。此外，用户还可利用腾讯云提供的数据协作工具对计算服务进行编排和调用，大幅度提升企业数据的便捷性和敏捷度。
此外，针对越来越多的音视图文数据，腾讯云数据湖包含丰富的AI服务， 为图像处理、音频处理、自然语言处理、视频处理等提供有力的数据支撑。在数据应用服务中，腾讯云推出基于数据湖的数据应用服务，比如企业画像、联邦计算、商业智能分析等。
腾讯云大数据产品中心副总经理雷小平透露，云原生的基础服务为腾讯云数据湖体系提供了有力的保障。基于这六大层面，腾讯云原生数据湖可以赋予客户更高的数据敏捷度、更优的数据存储分析成本，以及更极致的资源弹性能力，基本涵盖了客户海量日志分析、实时分析、快速搭建数据可视化大屏等诸多需求，在打破数据孤岛、实现多元化数据分析等方面具有独特优势。
举例来讲，在海量日志分析上，利用腾讯云数据湖构建服务，企业可以将分散于各个生产系统的日志统一投递到对象存储服务中。同时，对日志中的业务字段进行提取和转化，再将转化的数据以更高效的格式存储下来，一方面可以可以获得更好的压缩率，减少数据存储成本，另外一方面可以极大提升数据分析的数据扫描性能。例如，运营部门可以通过平台获取新增用户、活跃用户、留存率、付费率等，了解业务当前状态及后续运营措施；广告投放部门通过分析日志来决定下一周期重点投放哪些平台。
目前，腾讯云数据湖体系已服务众多内外部客户，其整体算力弹性资源池已达500万核，存储数据超过100PB，每日分析任务数达1500万，每日实时计算次数超过万亿，能支持上亿维度的数据训练。与此同时，腾讯云还在不断的研发更多的数据湖产品，以完善云原生智能数据湖矩阵，推动数据湖在政务、工业、零售等领域的大规模落地。
正如雷小平所言：“伴随着企业对于数据洞察敏捷度要求的不断提升，腾讯云正在不断探索更智能、更灵活、更高性价比的大数据工具。腾讯云原生智能数据湖将助力各行各业解决多元化数据分析场景的新需求，更好地激发大数据在企业数字化升级过程中的价值。”
