数据经济时代，世界上最具有价值的资源，不再是石油而是数据，这已是一种共识。
但是数据和石油不同，石油可以直接变现，没有使用门槛；而数据要转化为价值，除了技术，恐怕还需要一点点运气，这就像被苹果砸到的绝不只有牛顿，泡过澡的也不仅有阿基米德，但要洞悉万有引力、浮力定律，这不是普通人可以做到的！不是吗？
对于数据来说，技术很重要！从数据中台到亚马逊云科技智能湖仓架构，提供的都是技术手段。
简单看一下亚马逊云科技的智能湖仓架构，从数据湖到数据仓库，从大数据处理、日志分析到、关系数据库、非关系数据库，再到机器学习，大大小小40多种软件工具和服务，不要说使用，先把Amazon Glue、Amazon Athena、Amazon EMR、Amazon Aurora、Amazon DynamoDB、Amazon SageMaker、Amazon Redshift、Amazon ElasticSerach分别是什么搞清楚就不容易了！这还仅仅是一个开始，要想用好更是难上加难，对吗？
既然如此，为什么我们不换个认识问题的方法。很多时候，我们并不了解、掌握使用工具，但我们应该知道，使用这些工具能够给我们带来什么？
我们可以看一些典型案例。
在这个案例中，我们可以看到用智能湖仓解决了“数据孤岛问题”，接下来解决了报表的问题。
报表就是智能数仓架构的价值吗？
关于报表，这是数据仓库重点解决的问题。但数据库很大，以及跨数据库、复杂查询的时候，我们往往依靠数据仓库来解决问题。但这是狭义上的概念。
智能数仓不仅仅解决狭义上的报表，更进一步要解决包括非结构化数据的查询问题。以上TCL案例的背景是产品国际化的问题，TCL产品种类众多，消费者众多，如何透过消费者为中心的角度，对不同国家和地区用户的消费行为进行分析，这不仅需要业务系统数据的支撑，更重要的是需要依靠IoT数据的分析，很多消费者需求就隐藏在IoT数据的背后，这个报表就是广义上的，这也是智慧湖仓的意义所在。
智能湖仓更加强调从数据仓库到非结构化、半结构化数据分析，如大数据、Elasticsearch等应用场景之间，数据的自由流动，反之亦然。简单说，人尽其才、物尽其用，针对不同应用场景以及数据场景，灵活采用适合的方案，方案之间彼此打通数据，数据的自由流动。
结合5G、IoT应用的趋势，以智能数仓为基础，会带来怎样的业务变化和创新，未来值得期待，这就是智能数仓的意义，只有40多种数据产品和服务，完全可以交给专业技术人员操控和掌握!
拥抱智能数仓架构，这需要每一个企业的战略决策！
