数据湖架构
数据湖架构主要描述了各组件以及组件之间的关系，说明了数据的存储、处理和访问过程。数据湖架构研究最初主要涉及到数据的划分、管理和使用方式，随着研究的进展数据湖的架构包含了更深层次的关键技术和方案。
分区架构
在初始的数据湖设计中，数据预处理扮演着极为关键的角色，其中最核心的架构为池架构与分区架构。
池架构将数据根据不同特征，分别归入原始数据池、模拟数据池、应用数据池、文本数据池及归档数据池这五个不同的池中。在池架构中，各个池中存储的数据只能被一个特定的池使用，这种设计方式存在着无法保留数据的原始形态的问题，这违背了数据湖的理念。
相对而言，分区架构在保留数据的原始形态方面表现得更为出色。分区架构在架构设计中，根据数据处理程度的不同，划分出临时加载区、原始数据区、精炼数据区、可信任数据区、数据探索区以及数据消费区等区域。分区架构中的分区名称和数量并不固定，各种分区架构都有其独特的解决方案，都依据数据处理程度划分分区，也可依据自身需求调用不同分区的数据。
虽然分区架构在数据湖的数据预处理方面提供了很多有效的方法和建议，但是它并不能覆盖到数据湖的全部范围。当前，数据湖架构已经开始演变为一个更加全面的技术架构。
数据湖技术架构
随着数据湖技术架构的持续演进，它能够更为深入地阐述数据湖中各技术组件间的关系。众多厂商已提出各种不同的数据湖架构，这些架构的共同之处在于，它们均对数据处理的不同阶段进行分类，并划分了架构组件，例如数据采集、数据存储、数据处理、数据探索等。伴着数据湖技术架构的不断完善，数据治理相关组件也加入到架构中，包括数据安全、质量管理等。
从专家提出的数据湖技术架构可以看出，数据湖的技术架构在数据处理阶段和数据治理方面已增添了许多架构内容。然而，其发展仍处于早期阶段，因此离成熟的架构标准还有一段长路要走。
数据湖应用
智能电网
随着智能电网的发展，大量的智能电表和传感器被部署，产生了海量、多源、异构的智能电网数据。而这些智能电网数据中所提取的价值不仅提高电网的管理质量，还可以为不同类型的用电客户提供更好的服务。然而，传统的智能电网数据管理系统无法扩展并提供足够的存储和处理能力，而数据湖存储系统正好弥补了这个短板。
医疗保健
随着物联网的快速发展，医疗行业也配备了许多智能设备并集成到现有的业务系统。同时医疗行业数字化转型过程中存储了大量的医疗健康数据，而这些健康数据的价值提取直接关系到个性化医疗的实施。医疗健康数据包含着各种类型的异构数据，大部分是非结构化和半结构化数据。
教育
教育应用程序、学生、内容开发人员、教师、学习过程、传感器以及设备中正在产生大量的教育数据，许多教育组织面临的共同挑战是寻找一种有效的方法来利用和分析这些数据，以持续提供更好的教育。当前，教育数据的发展已呈现出量大、种类多、速度快的特点。针对教育数据的这些特点，数据湖是一种不错的数据存储和数据分析方案。
其他
航空领域正在进行空中交通方面的数字化转型，实现飞行环境、天气、航空器等数据的共享以及各系统之间的互操作性是提高飞行效率、安全性和容量的关键，也是优化空中交通的重要依据。
在农业领域，减少人为干预的程度决定了农业智能化的水平。其中，基于大数据管理的智能农业平台一直是很多研究者关注的重点。智能农业数据湖支撑着农业的发展进程，在空间分布、水利管理、农机系统的维护等方面提供有用的决策建议。
社交媒体等社会开放数据的分析已经成为很多组织决策过程中不可缺少的考虑因素。分析社会开放数据的关键是将社会行为者产生的原始数据转换为精心设计的数据，即最终用户使用应用时提取相关数据和知识。数据湖通过自动管理原始社交数据，为大数据分析做好准备。
除了在各行业数字化转型过程中扮演着越来越重要的角色外，数据湖在科研大数据领域也有不少应用，包括生物学、天文学和考古学等领域。
总结
当前，数据湖已在实际的大数据解析应用过程中展现出不可或缺的角色，它的主要优势主要表现在其可以集中储存并处理大量的异质数据，这一特性也是大数据解析应用得以发挥巨大价值的基础。除此之外，数据湖还能构建出特定地区、科学领域甚至是行业的概念数据湖，以更丰富、更专业的模式去提供人们所需的各类数据服务，这一点也体现了数据湖的巨大优势。尽管数据湖具有诸多优势，但其在实际应用中也面临着许多挑战与问题。由于数据湖的集中储存特性，对于一些对安全性需求较高的行业来说，这无疑是一种风险。使用数据湖的大多为要求数据分析技术较高的专业人士，而很多企业和组织恰恰缺乏对业务领域有深入了解的数据分析专家。最后由于数据湖技术仍在不断发展的初期阶段，许多数据处理技术尚未在实际应用中得到充分验证。再加上行业应用的场景特性，可能会产生更多的技术难题。尽管数据湖的应用存在着上述难题，但在大数据的背景下，数据湖的发展趋势已经形成。随着行业应用的不断落地，这些难题也将逐步得到有效的解决。