奈学：数据湖有哪些缺点？
数据湖本身是一个中心化的存储，能够存储任意规模的结构化与非结构化数据。数据湖相比数据仓库有很多的优势，但大多是在理想状态下的，一旦执行起来还有很多技术挑战。（一）数据湖的数据可能并不会真正做到实时。在业务环境下，如果把所有数据都放到数据湖里，那么从数据湖直接调用数据的过程可能比原来数据仓库更慢，因为从数据湖中提取出来的数据，依然要经过清洗实现标准化后才能更好的利用。具体能否达到需求的低时延效果，还要根据具体应用场景来进行判断。（二）把所有的原始数据都放到数据湖，可能会提升数据的使用难度。对于大型
