在《银翼杀手》中最具代表性的一幕中，复制人罗伊·巴蒂将自己的个人记忆描述为“迷失在时间中，就像泪水迷失在雨中”。在永生被发明之前，我们将不得不满足于解决数据赋能方面的相同问题。
可操作数据随着时间而流失。我们怎么 高保真、持久数 还在谈论这个？随着数据存储和处理的惊人进步、支持流式提取的云原生解决方 高保真、持久数 案以及数据仓库和数据湖融合到大数据分析就绪的 湖畔别墅，这怎么可能还是一个挑战？
我们可以这样看，我们违背了自然规律
我们的大脑 很少尝试存储信息他们还没有 科威特手机号码数据 确定具体用途，当他们确定了，我们的 使用信息的能力以一种有意义的方式降低，所以也许我们想鱼与熊掌兼得？
为了防止可操作数据随着时间的流逝而丢失，我们需要合理的方法来提取和存储生成的数据，无论我们是否已经为其定义了特定的用途，并且我们需要以以下方式存储它：
允许容错摄取
存储所有数据（完整历史记录）
使数据高度代表其来源
保持数据不可变且可审计
使数据在被摄取时的上下文中可访问
技术进步使上述所有目标成为可能，但违背自然 实施创新技术 既不便宜也不容易。有几种方法可以做到这一点，但其中一种方法是成为最具成本效益、最灵活、最具前瞻性的解决方案。
带来的挑战
该解决方案的各种宏构建块并不是 能力 线数据库 使 什么新东西。 数据仓库凭借其结构化、业务可消费的数据集市，非常适合支持商业智能和报告需求。数据湖具有提取和存储大量原始数据的能力，对于存储从尚未指定用于业务目的的来源提取的数据以及以原始形式存储数据以供专家访问以进行 和大数据分析而言，是一种经济高效的解决方案。正如前面提到的，这两个结构在许多情况下已经合并为一个解决方案：数据湖屋大多数云原生数据仓库支持大数据，大多数云原生数据湖支持商业智能。