报告简介

与传统数仓设计架构不同，数据湖具有「数据多源异构、统一存储管理、多范式计算、schema后置和应用广泛」的特性。基于云特有的弹性、敏捷等优势，云原生数据湖被赋予「建立统一数据资产、低成本使用基础资源、高性能计算体验升级和敏捷创新赋能」的核心价值。在云原生与大数据背景下，云原生数据湖成为企业智胜未来的新一代生产力工具，市场即将迎来爆发期。本报告将聚焦云原生数据湖的市场现状、竞争格局及行业实践场景，探讨企业在科技、教育、新零售等不同领域的云原生数据湖实践，以期为更多企业提供云原生数据湖的选型建议。

目录

1 云原生数据湖概念界定
1.1 数据糊的定义
1.2 数据湖 vs 数据仓库
1.3 云原生数据湖
1.4 云原生数据湖核心价值一：数据资产
1.5 云原生数据湖核心价值二：低成本
1.6 云原生数据湖核心价值三：高性能
1.7 云原生数据湖核心价值四：敏捷创新
2 云原生数据湖市场现状
2.1 发展历程
2.2 政策
2.3 投融资
2.4 中国云原生数据湖市场规模
2.5 增长机遇
2.6 痛点改进
3 云原生数据湖竞争分析
3.1 产业图谱
3.2 竞争格局
3.3 竞争要素剖析
3.4 竞争要素一：技术
3.5 竞争要素二：解决方案
3.6 竞争要素三：应用
4 云原生数据湖行业应用与最佳实践
4.1 行业分布
4.2 未来渗透
4.3 金融科技×数禾
4.4 在线教育×流利说
4.5 智能营销×汇量科技
4.6 新零售×百草味
4.7 互联网社交平台×Soul
4.8 自动驾驶×小鹏汽车
5 云原生数据湖选型建议与典型企业
5.1 建议一：战略规划
5.2 建议二：执行路线
5.3 建议三：具体选型
5.4 典型企业展示
5.4.1 阿里云
5.4.1.1 率先入局数据湖市场，持续迭代服务全行业客户数字化升级
5.4.1.2 兼容、弹性、一站式的大数据架构，满足企业多元洞察诉求
5.4.2 Databricks
5.4.2.1 湖仓一体架构，统一管理所有数据、分析和AI工作
5.4.2.2 加速“数据+AI”进程，降低项目风险，快速取得成功
5.4.3 Cloudera
5.4.3.1 CDP顺应大数据架构融合的趋势，为企业提供存算分离、流批一体的云原生解决方案
5.4.3.2 企业级数据云，加速金融、运营商等各行业数字化转型
6 云原生数据湖发展趋势
6.1 掘金市场
6.2 产品演进

图表目录

图1-1 数据湖典型构架及特性
图1-2 数据湖与数据仓库对比
图1-3-1 2015-2024年中国整体云服务市场规模及增速
图1-3-2 2015-2024年中国整体IaaS和PaaS市场规模及增速
图1-4 基于云原生数据湖的统一资产建设
图1-5 云原生数据湖成本优化剖析
图1-6 云原生数据湖性能优化剖析
图1-7-1 企业IT部门定位变化
图1-7-2 云原生数据湖的应用创新价值
图2-1 中国云原生数据湖行业发展历程
图2-2 2015年-2021年中国大数据重点法律法规和产业政策脉络
图2-3 中国「数据服务」行业投资情况及美国云原生数据湖融资事件
图2-4 2018-2023年中国云原生数据湖市场规模及增速
图2-5 云原生数据湖为企业数字化转型各环节提供技术支持
图2-6 云原生数据湖应用的集中痛点
图3-1 中国云原生数据湖产业图谱
图3-2 2020年中国云原生数据湖市场（不含生态部分）竞争格局
图3-3 云原生数据湖竞争分析框架
图3-4 云原生数据湖核心技术
图3-5 云原生数据湖典型解决方案
图4-1 2020年中国云原生数据湖市场（不含生态部分）下游行业分布
图4-2 云原生数据湖的行业应用展望
图4-3 基于MaxCompute+DLF+EMR+OSS的湖仓一体架构
图4-4 流利说基于EMR+OSS的云上数据湖架构化
图4-5 汇量科技基于EMR+OSS的云上数据湖架构
图4-6 百草味基于“ EMR+Databricks+DLF ”的云上数据湖架构
图4-7 Soul“ EMR+OSS”的云上数据湖架构
图4-8 小鹏汽车云上数据湖架构
图5-1 建立基于统一底座的数据驱动策略
图5-2 企业DT能力建设的执行实践
图5-3 云原生数据湖的选型矩阵
图5-4-1-1 阿里云云原生数据湖解决方案：发展历程与演进路线
图5-4-1-2 阿里云云原生数据湖解决方案：架构与优势
图5-4-2-1 Databricks Lakehouse架构及优势
图5-4-2-2 Databricks Lakehouse行业应用
图5-4-3-1 Cloudera Data Platform（CDP）产品架构
图5-4-3-2 Cloudera的行业应用（部分）
图6-1 云原生时代的大数据治理——数据湖
图6-2 云原生数据湖基础架构演进过程中的要求