随着企业数字化转型的持续深入，数据分析呈现四大趋势：第一，数据类型多元化，由以结构化为主转变为结构化、半结构化、非结构化、及时数据共存；第二，分析场景多样化，由以统计分析为主转变为统计分析、标签分析、全文检索、 预测分析、推理分析共存；第三，分析时效及时化，由以离线分析为主转变为及时分析、交互分析、自助分析和智能分析；第四，数据管控统一化，由以弱管控转变为强管控，统一标准、统一存储、统一治理、统一视图。
数据平台的演进经历了如下几个阶段：
八十年代诞生的数据库，解决了企业数据高效的事务性处理；
九十年代诞生的数据仓库，核心思路是把数据库中的数据进行一定格式转换后，定时地复制至另一个库里做列式存储，从而满足企业查询和数据分析的诉求；
2000 年后，随着互联网的发展，数据量暴增，非结构化数据越来越多，企业业务变化越来越快，传统数据仓库无法适应大数据以及现代化企业对于及时、交互式分析等方面的诉求。数据湖因此诞生，它选择了前松后紧的设计思路，初始化阶段放弃严格的模式，后置 schema，从而获取更强的灵活性，同时通过统一存储管理和计算优化来保证数据的一致性和性能；
近年来出现的湖仓一体架构，解决了数据湖与数据仓库体系的割裂，在架构上把数据湖的灵活性、数据丰富性与数据仓库的企业级战略/战术分析支持能力进行融合，逐步演进成为集多源异构数据统一储存、多模型计算分析及统一数据治理的大数据综合解决方案；
解决客户的多元化数据类型，多样化分析，及时数据分析和统一数据管控，建设湖仓一体平台是现阶段最优解。
湖+仓 vs 湖仓一体
湖仓一体时代，数据湖和数据仓库通过ETL打通，架构上仍各自独立。数据湖从各类数据源接入原始数据，永久不删，数据从数据湖迁移至数据仓库，支持分析场景。虽然这种方式可快速利用已有的数据湖和数据仓库资产，但是湖和仓仍然各自独立，架构复杂，数据存多份且实效性慢，资源成本和运维成本依旧很高。
湖仓一体时代，通过统一资源管控，统一分布式存储管理来支持多种存储模型，统一分布式计算引擎，统一数据接口，实现湖仓一体架构，在技术上，具备存算解耦、弹性扩展、多租户、多计算引擎、分级资源管理等能力；在功能上，兼具数仓的标准SQL、ACID，数据湖的大规模异构数据存储等能力；对下，提供统多种数据接入形式，支持多云、混合云及跨云部署；对上，提供多种数据操作方式和接口，支持多种操作语言。
星环湖仓一体的解决之道
星环科技（星环信息科技）的湖仓一体解决方案，从下到上包含如下层次：1）信创自主可控硬件生态，支持多种国产CPU，服务器和操作系统；2）云原生底座，实现了基础设施资源的统一管理；3）统一的分布式存储管理，支持库表存储、文本存储、对象存储，键值存储、时序存储、事件存储、时空存储、图存储、全文引擎等多种模型存储统一管理；4）统一分布式计算引擎，支持分析型处理、操作型处理及及时处理等多种计算类型；5）统一数据操作/数据接口，支持交互式报表分析、即席查询、及时分析、图像文本分析、预测性分析及多场景的数据探测分析，极大方便生态应用；6）统一数据管理，实现了多模型数据和元数据的统一管理；7）统一多租户管理，在资源层，应用层和数据层实现了多租户隔离。
星环湖仓一体的逻辑架构：星环的湖仓一体 的逻辑架构，实现了 N 数据源到 1 数据湖，到 N 数仓和数集，到 1 数据接口，再到到 N 数据服务的总体逻辑架构。
星环湖仓一体的技术架构：星环湖仓一体的技术架构，核心是星环科技多模数据统一架构，它的核心价值是：1）将多个操作访问入口变为一个入口；2）将多种数据库语言变为一种语言；3）将多套计算引擎变为一套引擎；4）将多份计算资源变为一份资源；5）将分散存储管理变为统一存储管理；6）将多份数据资产变为一份数据资产。
