作为年后股市复苏的绝对主线，人工智能的涨势如火如荼，借助爆款大模型的诞生，大模型相关概念和数据语料概念都有了不小的涨幅。
但是在大模型和数据之间，还有一座桥梁没被注意到，数据湖（仓），是建立在大模型和众多掌握海量数据之间的重要载体，也是大模型训练以及数据投喂的必经之路。
一 什么是数据湖仓
数据湖仓（Data Lakehouse）是一种新兴的数据架构，它结合了数据仓库（Data Warehouse）和数据湖（Data Lake）的优势，旨在提供一个统一的平台，用于存储、管理和分析大规模的结构化和非结构化数据。数据湖仓的出现是为了解决传统数据仓库在处理大数据和多样化数据源方面的局限性，同时保留数据湖在存储原始数据和灵活性方面的优势。
数据湖仓与模型训练关系的示意图
二 数据湖仓与大模型之间的关系
随着大数据时代的到来，企业和组织正面临着前所未有的数据挑战。在这个信息爆炸的时代，如何有效地管理和利用数据，尤其是对于大模型（如深度学习、机器学习等）的发展，已成为决定企业竞争力的关键因素。在这一背景下，数据湖仓（Data Lakehouse）的概念应运而生，它不仅为大模型的发展提供了重要支持，更成为数据管理和分析的必由之路。
大模型的成功运行离不开海量、多样化的数据支持。数据湖仓恰恰提供了这样一个理想的数据环境，它能够存储和处理结构化、半结构化乃至非结构化数据，为大模型提供了丰富的数据资源。
数据多样性：大模型的营养源泉
数据湖仓的多样性是其最大的优势之一。它能够容纳来自不同来源的数据，包括社交媒体、物联网设备、交易记录等，这些数据经过清洗、整合后，成为大模型训练和优化的“营养源泉”。通过数据湖仓，企业能够构建更为全面的数据视图，从而提高大模型的准确性和泛化能力。
数据治理：确保大模型的健康发展
数据湖仓不仅仅是一个存储解决方案，它还包含了数据治理的机制。在大模型的训练过程中，数据的质量和安全性至关重要。数据湖仓通过实施数据质量管理、访问控制和合规性策略，确保了数据的准确性和可靠性，为大模型提供了一个健康的数据生态。
性能与成本的平衡：大模型的经济保障
大模型的训练和运行需要大量的计算资源，这往往伴随着高昂的成本。数据湖仓通过优化数据存储和处理流程，降低了企业的运营成本。同时，它的高性能计算能力确保了大模型的快速响应和高效运行，实现了性能与成本的最佳平衡。
实时分析：大模型的敏捷助手
在快速变化的市场环境中，实时数据分析对于企业决策至关重要。数据湖仓支持实时数据流的处理，使得大模型能够及时捕捉和响应数据变化，为企业提供即时的洞察和决策支持
综上所述，数据湖仓为大模型提供了一个灵活、高效和成本效益高的数据环境，使得企业能够更好地利用大数据来驱动业务创新和增长。随着技术的不断进步，数据湖仓和大模型之间的协同作用将会越来越明显，推动数据科学和人工智能领域的发展。
三、数据湖仓的行业规模
随着人工智能大模型的快速发展，数据湖仓行业规模也在不断扩大。人工智能大模型，尤其是深度学习模型，对数据的需求量巨大，这直接推动了对高效、可扩展的数据存储和处理平台的需求。数据湖仓作为一种新兴的数据架构，恰好满足了这些需求，因此其市场规模呈现出显著增长的趋势。
根据搜索结果中的信息，2022年中国湖仓一体平台软件市场规模达到了15.2亿元人民币，预计到2025年，市场规模将增长至近100亿元人民币，2022-2025年的三年复合增长率为86%。这一增长反映了企业对于数据湖仓技术的高度认可和迫切需求。
四、数据湖仓推荐标的
数据湖仓A股中相关标的包含易华录、星环科技等都比较正宗，笔者在这里推荐一个北交所小盘标的839680广道数字，虽然小盘，数据湖仓概念非常正宗，业务开展也很好，合作伙伴和技术都比较硬，建议关注
广道数字两大主要合作伙伴 华为、中国科学院
广道数字和中国科学院共同发布广道数字的湖仓一体智能计算数据库，并与华为进行数据湖仓一体化应用
牵手华为，多维数据融合治理平台
