使用云数据湖的主要挑战是什么？
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内容提要
云数据湖集中管理大量结构化和非结构化数据，具备可扩展性和降低存储成本的优势。然而，面临数据质量、安全合规、集成复杂性、成本上升和人才短缺等挑战。有效管理需加强数据治理、安全监控和成本优化，以确保长期成功。
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关键要点
- 云数据湖集中管理大量结构化和非结构化数据，具备可扩展性和降低存储成本的优势。
- 数据质量随着时间的推移而下降，缺乏有效的数据治理框架会导致数据集混乱和不可靠。
- 安全和合规性需要持续关注，未能正确配置访问控制可能导致敏感信息泄露。
- 数据集成复杂性可能减缓采用速度，不同格式和遗留系统的兼容性问题会导致集成失败。
- 云成本在缺乏明确控制的情况下会迅速上升，需积极监控和优化存储和查询性能。
- 缺乏熟练资源会减缓进展，实施云数据湖需要经验丰富的数据工程师和安全专业人员。
- 有效管理云数据湖需要加强数据治理、安全监控和成本优化，以确保长期成功。
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