随着云计算、大数据、人工智能和物联网等新技术的广泛应用，各行各业产生了越来越多的数据，数据管理和价值发掘变得愈加复杂和困难。一方面，数据量持续增长，预计到2025年全球数据总量将达到175ZB；另一方面，数据类型日益多样化，非结构化数据如文本、图片、音频和视频等大量涌现，部分互联网企业的数据量甚至呈现指数级增长。

然而，过去由于缺乏有效的数据处理机制，这些庞大的数据难以联通和整合，导致难以最大化释放大数据的价值。在这种背景下，腾讯云推出了全新的云端数据湖产品，旨在解决多元化数据分析场景的新需求，更好地激发大数据在企业数字化升级过程中的价值。

云原生数据湖强势崛起

在当前不确定性的环境中，企业需要更加迅速地洞察客户需求并灵活调整产品和服务，通过挖掘数据带来的价值实现转型。云原生数据湖应运而生，旨在帮助企业应对复杂形势，释放数据潜力。

腾讯云大数据产品中心副总经理雷小平的观点

雷小平认为，虽然数据湖概念已经存在多年，但过去的数据湖主要解决了数据存储的问题，未能充分发挥其在数据分析方面的潜力。随着技术的创新和应用场景的拓展，以云原生数据湖为代表的新一代数据技术架构逐渐受到关注。

• 云计算转型趋势：预计到2021年底，云将承载80%的应用开发和部署。容器技术已经成为云应用的操作系统，越来越多的应用运行在容器之上。

• 数据驱动业务转型：到2025年，全球数据总量将超过160ZB，其中20%的数据将成为关键数据。如何利用大数据实现精细化管理和决策，成为企业发展的关键。

• 数据架构灵活性：企业需要能够快速构建灵活的数据架构，处理多元化的分析需求。可组合式数据架构推动了云原生数据湖的落地，提高了数据分析的灵活性和多样性。

腾讯云发布云原生智能数据湖产品图谱

腾讯云发布了云原生智能数据湖产品图谱，为企业提供从存储、计算到智能数据分析的一站式解决方案，帮助企业快速搭建和运用数据湖技术架构。

数据湖存储和算力

腾讯云原生数据湖存储以对象存储COS为核心，支持大规模异构数据存储，具有高可靠性和持久性。在算力调度方面，基于弹性容器服务EKS，提供了灵活、高效的分析架构。

数据湖分析

腾讯云提供了半托管和全托管的数据服务，用户可以通过数据协作工具编排和调用计算服务，大幅提升数据处理的便捷性和灵活性。腾讯云还推出了两款全新的“开箱即用”数据湖产品——数据湖计算服务DLC和数据湖构建DLF，帮助企业快速构建数据湖架构。

数据湖AI+运用

腾讯云推出了基于数据湖的数据应用服务，如企业画像、联邦计算和商业智能分析等，并提供了丰富的AI服务，支持图像处理、音频处理、自然语言处理和视频处理等场景。

数据湖的价值与前景

云原生数据湖具有更高的数据灵活性、更优的数据性价比和更强的数据智能化能力，能够更好地激发数据业务价值。腾讯云凭借其强大的技术和创新能力，成为了云原生数据湖领域的领先者。

背后的沉淀与释放

腾讯云在云原生数据湖领域取得市场领先地位，得益于其在数据湖领域的长期实践和沉淀。腾讯云不仅经历了长期的“残酷历练”，还通过完善的解决方案和丰富的实践经验，实现了数据湖技术的全面落地。

总的来说，腾讯云通过端到端、全链路的云原生数据湖解决方案，帮助企业更好地利用大数据，实现业务创新，加速数字化转型，为中国数字经济的高质量发展贡献力量。