数据湖通过提供一种灵活且可扩展的方式来存储和处理各种数据类型，从而增强分析能力。与传统的需要结构化数据和预定义模式的数据仓库不同，数据湖以其原生格式存储原始数据——无论是结构化、半结构化（如 JSON 或 XML）还是非结构化（如文本、图像或日志）。 这消除了前期数据转换的需求，允许开发人员和分析师快速摄取数据，并在稍后的分析过程中应用模式。 例如，一家公司可能会将来自物联网设备的原始传感器数据、社交媒体日志和 CRM 记录提取到数据湖中，而无需担心兼容性。 这种灵活性使团队能够以刚性仓库无法支持的方式探索数据，例如结合来自不同来源的数据进行临时分析。
另一个关键优势是独立扩展存储和计算的能力。数据湖通常构建在分布式存储系统（如 Amazon S3 或 Azure Data Lake Storage）之上，这些系统可以低成本地处理 PB 级的数据。 开发人员可以使用 Apache Spark、Presto 或 AWS Athena 等工具处理这些数据，而无需将其移出数据湖。 例如，一个分析多年历史销售数据的团队可以直接在原始文件上运行 Spark 作业，根据需要应用转换，并进行迭代而没有存储限制。 这种存储和计算的分离还降低了成本，因为团队只需为分析期间使用的处理资源付费，而无需维护昂贵的、始终在线的仓库基础设施。
最后，数据湖支持高级分析工作流程，包括机器学习和实时处理。 通过保留原始数据，团队可以根据需求的变化重新处理数据——例如，基于最初未被认为有用的历史日志训练新的 ML 模型。 诸如 Databricks 或 Apache Hive 之类的工具与数据湖集成以支持 SQL 查询，而诸如 TensorFlow 或 PyTorch 之类的框架可以访问存储的数据以进行模型训练。 一个实际的例子是一家零售公司使用数据湖来组合点击流数据、库存记录和天气数据，以预测需求峰值。 实时管道（例如，Apache Kafka 流式传输到数据湖）进一步实现了对实时数据的即时分析，例如检测金融交易中的欺诈行为。 这些功能使数据湖成为迭代的、数据驱动的决策的基础。