企業因應數位化紛紛加速轉型動作。iThome 在 2019 臺灣企業雲端大調查中發現，台灣已有 6 成的企業在推動數位轉型，各產業皆然，另外也有 25% 企業認為有必要推動但尚未執行。這一波數位轉型浪潮來自網路的全面化；無時無刻連網的情境帶動了行動、O2O 等各種全新商業模式；而數據量暴增，也迫使傳統企業思考如何藉由數據與科技提高用戶忠誠度、改善消費體驗、提升內部效率。

大數據分析、AI 技術藉此快速竄起；例如近幾年行銷領域很紅的 Martech（行銷科技），就是透過科技與改善人為判斷的偏誤，改以數據導向、機器學習驅來優化廣告行銷成效。但是，暴增的數據要如何有效整合運用？企業又要有多深的口袋才能做到？ 繼續閱讀 “為什麼要用 Data lake？淺談企業自建資料湖泊的關鍵因素”

數位轉型趨勢下，企業蒐集的資料量體越來越大，來源、格式與應用也漸趨多元。因應此一趨勢，企業的資料架構與管理思維也不斷在演進。

以往各單位彼此獨立蒐集資料，為解決這種「資料孤島」的問題，開始有「資料倉儲」集中式儲存企業各個部門的資料。而隨著近年資料科學與大數據興起，資料集延伸，企業逐漸希望由大量未經處理的原始資料 (raw data) 開始著手，也因而有了「資料湖泊」的概念產生。

本文分別針對常見的資料倉儲 (Data Warehouse)、資料湖泊 (Data Lake) 與數位廣告應用常見的 DMP (Data Management Platform) 比較差異。
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