数据湖或hub的概念最初是由大数据厂商提出的，表面上看，数据都是承载在基于可向外扩展的HDFS廉价存储硬件之上的。但数据量越大，越需要各种不同种类的存储。最终，所有的企业数据都可以被认为是大数据，但并不是所有的企业数据都是适合存放在廉价的HDFS集群之上的。
数据湖是一个基于廉价数据存储硬件的集中式数据存储和处理平台，主要包括存储层、处理层、分析层和应用层四个部分，能够进行多种数据处理、分析和应用，是大数据领域中的重要组成部分。
在数据湖架构中，存储层负责存储海量的数据，包括结构化数据、非结构化数据、流数据等。处理层则进行多种数据处理，包括批处理、流处理、图处理、机器学习等。分析层则进行数据分析和挖掘，提供可视化分析和查询功能。应用层则能够提供各种数据应用，包括数据科学、机器学习、业务分析等。
1. 存储层
存储海量的数据，包括结构化数据、非结构化数据、流数据等。
2. 处理层
进行多种数据处理，包括批处理、流处理、图处理、机器学习等。
3. 分析层
进行数据分析和挖掘，提供可视化分析和查询功能。
4. 应用层
能够提供各种数据应用，包括数据科学、机器学习、业务分析等。
数据湖架构面向多数据源的信息存储，包括物联网在内。在数据湖架构中，信息安全是一项重要挑战。很多选择都能交付一个合理的成本，但并非所有都能满足数据湖的长期存储需求。挑战就在于数据湖中很多数据永远不会删除。这种数据的价值在于它要拿来分析以及和下一年的数据进行比对，这将抵消其容量成本。如果其中一个存储库的安全被破坏，那么未知方将可能访问所有数据。很多数据都以易于读取的格式存储，像是JPEG、PDF文件——如果你的数据湖架构不够安全，那么信息损失很容易。因此，在构建和运行数据湖时，必须高度重视并采取有效的措施来保障数据的安全性和可靠性。在构建数据湖时，需要考虑到数据的持久性和安全性。由于数据湖中的数据是长期存储的，因此需要选择可靠的存储设备和服务，以确保数据的持久性和完整性。同时，数据的安全性也需要得到充分的保障，防止未经授权的访问和泄露。在数据湖的构建和管理中，需要注重细节和优化。例如，需要对存储设备进行定期维护和检测，以确保数据的可靠性和完整性。同时，需要对数据进行备份和恢复，以防止意外情况的发生。
数据湖的一部分价值是把不同种类的数据汇聚到一起，另一部分价值是不需要预定义的模型就能进行数据分析。现在的大数据架构是可扩展的，并且可以为用户提供越来越多的实时分析。在商业智能（BI）和数据仓库还没有被淘汰的今天，大数据分析和大数据湖正在向更多类型的实时智能服务发展，这些实时的智能服务可以支持实时的决策制定。
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