【研究目的】构建海量异构环境下的数据湖体系结构研究方法】本文分析了数据仓库与数据湖的区别，阐述了数据湖实施的必要性和面临的挑战，并构建了基于数据流维度和业务处理维度的数据湖体系结构研究结论]数据仓库与数据湖在数据结构、采集模式、数据处理、数据存储、数据访问和用户等方面存在七个方面的差异。Data Lake面临着有效的治理战略、标准化的数据标准、明确的技术措施和加强的业务协作等挑战。根据数据流的维度，将体系结构分为数据采集、数据存储、数据分析/消费。根据业务处理维度，架构系统分为数据基础设施、数据应用软件和数据治理。