2020年，如果再有人问我推荐选什么专业的话，我推荐的一定跟数据相关领域，希望更多人成为数据科学家，数据工程师，数据库管理员，做一些有关数据建模的事儿，2020年，虽然比这类工作更有价值的工作还有很多，但我知道，这些与数据相关的工作其实非常有价值。
数据相关工作能力可能更多来自实践，而不是课本知识。数据相关的方案琳琅满目，成熟的商业化方案财务门槛高，开源的方案需要花费的额外精力太多，越来越多的人意识到应该或多或少具备数据分析能力，以避免在数据洪流中进退失据，在降低数据分析门槛的方案中，云计算是首选，在数据分析的最佳实践中，云计算还是首选，在众多云厂商的方案中，AWS的数据湖方案是不错的选择。
从数据挖掘价值是一件非常有价值的事情
古人用“学富五车”形容一个人博学多识，其实，古代的五车竹简所能传递的信息量非常有限，随便一部智能手机都能顶上几百甚至上千个“五车”。
也有人会说了，虽然我们接触的信息量多，但能记住的并不多。人们特别希望有好的记忆力，小时候特别羡慕金庸小说里黄蓉的妈妈过目不忘背《九阴真经》的能力，这种戏剧化的设定代表的只是一种美好的愿望，就跟现在人想尽可能存下数据的想法是一样的。
事实上，古人精读少量内容之后的领悟其实更深，与单单的记录相比，人们真正关心的是从已有的信息中心获取经验、结论和洞察，如今，数据越来越多，过几年的数据量相当于以前所有数据的总合，这种说法太吓人了，如何在信息的洪流中不随波逐流迷失自我，从中找到有用的东西呢？
这就是如今大数据和人工智能在极力塑造的能力，他代表了人们了解世界，认识世界的愿望。
技术的发展就是让原本看似高大上的东西变成人人都能用到的东西，要么降低获取的成本，要么降低使用的门槛，要么两者兼有。
技术发展下，越来越多的人开始使用大数据技术，比如，企业市场人员需要用大数据了解消费者的分类，商品门类的分类，客户忠诚度信息，客户流失率等，金融人要用大数据做风险管控，检测异常交易，欺诈交易，医疗行业有人靠数据研究疾病的传播模式，研究药物，看临床反应测试数据，大数据无所不在。
不少人都遭遇过手机空间不够用的尴尬，在清除空间的时候经常会发出这样几个疑问：32GB变成128GB了怎么还不够用？照片怎么占了这么多空间？社交软件怎么占了这么多空间？XXX软件怎么也占了这么多空间？怎么全删了还占这么大空间？
总之，数据在你我不知不觉间产生了，个人手机里的数据类型多种多样，企业里的数据类更是多种多样，而且数据规模也不在一个数量级。更可怕的是，企业内部不同业务之间往往还存在数据孤岛，就是财务，人事行政，业务等各个不同的系统相互没有联系，在外部看起来这家公司是一个整体，而实际上公司里是一个个独立松散的部门。
数据湖是洞悉数据Insight的正确选择
为了应对数据管理和数据应用的问题，越来越多的企业选择了数据湖方案（DataLake）。
我一直觉得DataLake的中文翻译非常传神，在汉语文化中，“江河湖海”哥儿四个，个顶个儿的非常大，数据湖也如上图所示，功能很强大，能做的事情非常多，而且，还有很强的包容性。
包容性体现在三个方面：
首先，容量特别大，互联网时代数据洪流经常有突发性和不可预测性，比如新浪微博上的明星恋爱、结婚、分手、离婚新闻就有突然性。从数据的角度看，好比夏天突如其来的暴雨，它可能会带来洪涝灾害，而有个湖就能将降水蓄积起来，数据湖能做到这点，来多少数据都不怕。
其次，能容纳的数据类型非常多，无论是原始的未经处理的数据，还是结构化的数据，还是非结构化的数据，只要是能以0101的方式存在硬盘里的数据，数据湖都能存进来。
第三点，能干的事儿多，数据湖不仅能做以前数据仓库（DataWareHouse）做的工作，包括数据分类提炼还有数据分析之类的，而且还有各种方法对这些数据可以进行查询，所以能对接机器学习，人工智能这类新型应用。
数据湖这么强大，强大意味着复杂，如何以最简单的方式构建数据湖呢？答案是基于云的数据湖方案。
AWS的云上数据湖方案
作为公有云领头羊的AWS在许多技术方案方面都非常有代表性，是许多云厂商争相研究和对比的标杆，AWS的数据湖是怎样的存在呢？
AWS的数据湖平台有多种多样的服务，能以多种多样的方式获取多种多样来源的数据，然后存起来进行多种多样的分析利用。
首先，解决数据从哪儿来的问题。
AWS有一系列的数据迁移工具，比如做数据库迁移的AWS Database Migration Service数据库迁移服务 (DMS)，还有数据快递箱AWS Snowball (雪球)，还有混合云场景下的AWS Storage Gateway存储网关，还有AWS Backup数据备份方案。
然后，解决数据存储的问题。
AWS的数据湖方案的核心是Amazon S3存储，作为AWS第一个云服务，AWS的S3树立了对象存储的标准，另外，S3 Bucket（桶）的概念也是一个神命名，桶作为生活常用容器可以装各种东西，作为数据存储可以存各种二进制的数据。
作为一个能存放大量数据的容器，价格自然得亲民，为了降低价格，S3衍生出的Amazon Glacier让价格降了一大截儿，后来又推出了Amazon S3 Glacier Deep Archive归档方案，价格又降了一大截儿。
数据湖方案里的数据库类型可以说是应有尽有，包括有键值数据库Amazon DynamoDB，还有支持SQL Server、Oracle、MariaDB、PostgreSQL和MySQL托管的关系型数据库服Amazon 务RDS，还有AWS专属的Amazon Aurora数据库，AWS一再强调Amazon Aurora是增长最快的一个服务，但目前尚不清楚与别的数据库相比的概况。
以上几个方面，包括S3存储和各种数据库解决了数据存的问题。第三点，数据要如何使用起来呢？
Amazon Redshift是AWS的数据仓库，据说成本是传统数据仓库的十分之一；Amazon EMR是AWS的MapReduce集群，可以运行包括Spark，Hadoop，Hive，Hbase等大数据分析工具。Amazon Elasticsearch是做一些运维分析；Amazon Kinesis可以做实时的数据分析。
AWS的数据分析方案并不是简单把别人做过的开源的方案放到云上，同时，AWS也按照自己的理解提供自己独有的分析方案，这是AWS在很多方案上都惯用的策略。
比如，AWS Glue（胶水）是一个专业的ETL工具，能做数据分析的准备工作。AWS Glue首先是一个Servless服务，成本比较低，它能为数据生成数据目录（DataCatalog），能自动完成ETL操作将数据传递给数据仓库，它支持对AWS上的各种关系型数据库，S3对象存储的数据进行操作，作为一个ETL工具，Glue非常简单易用。
ETL是一个非常复杂，非常难的操作，基于数据仓库的工作中，大部分时间可能都在做ETL，ETL的工具非常多，好用的特别贵，便宜的非常不好用，AWS的AWS Glue把一些共性的东西做出来，以Serveless的方式提供，可以说是AWS数据湖方案里的一大亮点了。也可以说是很多人想用AWS数据湖方案的一个原因。
又比如，Amazon Athena是一个Servless服务，它提供的是一个交互式的数据查询服务，可以用它对S3里的数据进行查询，支持用标准的SQL语句进行查询，做数据分析用，使用起来非常简单。3月24日，AWS宣布AWS Glue和Amazon Athena在中国（宁夏）区域上线，已经可以上手使用了。
数据湖是处理数据的技术，而人工智能是非常依赖数据的，如果想用数据湖的数据做一些人工智能的项目，Amazon SageMaker等AI服务也支持从数据库拿数据进行训练。这点在AWS上也是水到渠成的。
以上，就是AWS数据分析组件的大部分内容，大致的逻辑关系可以参照上图。
AWS提供的各种服务之间可以在云上相互协作，从而组合而成数据湖方案，不过，光是看到有这么多服务就知道这事儿其实还是有点费劲。为了简化数据湖的构建过程，AWS还推出了一个叫AWS Lake Formation的服务，可以自动构建一个数据湖。目前中国区暂时还不提供Lake Formation，AWS首席云计算企业战略顾问张侠博士表示中国区很快就会有。
他们怎么用AWS数据湖方案
迁移上公有云的用户越来越多了，云计算也越来越成熟了，包括Amazon EC2，Amazon S3等基础性服务用户已经非常熟悉了，在AWS上，像数据库已经能对Oracle进行替代了。这些都已经经过亚马逊电商平台的实战验证了，AWS推出的方案成熟度非常高。
张侠博士介绍说，亚马逊曾经是Oracle全球数据库最大的用户，它用了75PB的数据库容量，7500多个数据库，整个亚马逊里1000多个不同的团队原本都是用Oracle的数据库。过去一年半到两年时间，亚马逊全方位将Oracle数据库迁移到了自己对应的产品，不仅如此，迁移过程并不困难，费用方面，数据库成本减少60%，管理费用减少70%，性能提升高达40%。
亚马逊电商的核心竞争之一就是在内部使用的一个叫Galaxy（银河）的数据湖，这就是亚马逊有时候比你自己还了解你自己的秘密武器。这个数据湖里有50PB到100PB数据，可以把亚马逊的数据进行整合后做大数据分析，亚马逊每天有60多万的分析任务，从用户推荐、运营信息、库存信息、购买信息、物价信息等等，都依赖于数据湖。这个数据湖就是AWS数据湖方案构成的。
FINRA是一家美国的金融监管机构，每天有超过1500亿的事件，每天要监测20PB的市场活动数据，FINRA使用AWS的数据湖方案，把所有金融交易的信息都整合在一起进行分析，与原来相比，每年节省1000万美元到2000万美元的费用。
纳斯达克每天要处理300-500亿次付款、交易、询价操作，而且要能查询这些记录，此前，多种数据散落在不同的系统中，在采用AWS的数据湖方案之后，能处理历史数据并进行交互式查询，对纳斯达克来说，不仅降低了成本，而且把上市时间缩短为原来的三分之一。
Club Factory是一家中国的跨境电商平台，它的业务需要做个性化推荐、内部运营分析以及供应商管理等场景，每天要处理15亿条行为日志，支撑180个活跃数据分析调度，每天需要把4000多个业务数据同步到AWS的数据仓库Redshift。AWS的数据湖满足了其业务增长需求，同时成本也有优化，Club Factory还特别提到了Glue自动化ETL操作带来的便利性。
AWS的数据湖方案也是不错的选择
云体验好就好在，它极大降低了安装部署方案的复杂性，云计算本身就是最佳推荐配置和方案，云上方案的安装部署配置能满足绝大多数人的需求，而且，在规模效应的加持下，成本会越来越有竞争力。
从个人学习或者企业尝试新方案的角度讲，在不够充分了解一些新事物的时候，在云端走一遍是最快捷，最廉价，最高效的学习途径。当然，理论上技术爱好者自己搭建一些方案也是可行的，但企业生产环境容不下尝试性的方案。
笔者一直以来都认为，云上的数据分析是数据分析的最佳实践环境，无论是企业还是个人，如果致力于从数据中挖掘价值，那么云上数据分析一定是绕不开的。
云计算是讲究规模效应的，不是因为选择AWS的用户多AWS就一定好，用户多，规模大，AWS可以用更先进的技术进行降本增效，AWS的Nitro和即将推出的ARM服务器都是降本增效的典型例子，这让AWS的方案更有成本优势。
云计算作为公开的服务形式，用户可以对其服务进行评价和反馈，AWS的企业文化能接受这些反馈并作用于产品中，AWS从不画大饼讲未来的Roadmap，有的只是听需求，然后评估之后做产品方案，这会让产品和服务的体验变得越来越好。
有鉴于这两点，我觉得AWS云计算是一个不错的选择，数据湖方案里，AWS的数据湖方案也是不错的选择。
