实时湖仓数据平台是企业信息化建设的重要基础设施，也是企业数据驱动的数字化转型及创新的关键支柱，在项目正式启动之前，建议从行业实施经验、项目实施周期、平台总体成本三个要素来综合考虑实时湖仓数据平台的项目规划。
行业实施经验
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（1）成功案例
通过研究和借鉴成功的实时湖仓数据平台项目案例，企业可以了解最佳实践和成功的关键要素。成功案例可以提供可行性研究、架构设计、数据模型设计、数据整合和数据应用策略等方面的经验，帮助企业避免重复犯错并快速获得成果。此外，成功案例还可以为企业建立明确的目标和衡量标准，以便评估项目的进展和成效。
（2）专业团队
由于实时湖仓数据平台的建设涉及多个专业领域的知识和技能，如数据架构设计、数据建模、数据采集和清洗、数据治理等，拥有专业团队才能保证项目的规划、实施和运营管理符合行业标准和最佳实践，能够提供关键的行业洞察和技术专长，协助企业解决项目中的挑战并取得最终的成功。此外，专业团队还能够提供持续的支持和维护，确保实时湖仓数据平台的稳定运行和持续改进。
项目实施周期
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（3）总体设计、分步实施
总体设计是指在项目开始之前进行的全面规划和设计工作，涵盖了项目的目标、范围、架构、技术选型、数据整合策略等方面。一个合理的总体设计能够为项目提供清晰的方向并确保各个团队和角色的协调与整合。同时，也可以帮助项目团队更好地理解需求，确定关键的里程碑和交付物，并制定合理的时间表和资源计划，从而提高项目实施的效率和进度。
分步实施是将项目划分为多个阶段或子项目进行逐步实施。通过将复杂的实时湖仓数据平台项目分解为可管理的部分，可以更好地控制风险并提高项目的可交付性。每个阶段或子项目都有明确的目标和交付物，可以进行适当的评估和验证，使整个项目的实施进度可控。
（4）分阶段，尽早产出成果
尽早分阶段产出成果意味着在项目实施过程中，尽快将可用的、可验证的成果交付给企业项目负责人。一方面，项目团队可以更早地与项目负责人进行验证和反馈，这有助于及早发现和纠正可能存在的问题和误解，以确保项目在正确的轨道上前进，还可以帮助项目团队根据需求的变化进行调整和优化，提高项目的质量和效果。另一方面，项目团队能够在整个项目实施过程中逐步提供有意义的功能和结果，企业高层可以更早地了解项目的价值，有助于增强项目的认可度和支持度，为后续的工作提供动力和资源。
3 平台总体成本
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（5）前期投资
硬件设备和软件许可
购买服务器、存储设备、网络设备以及各种软件许可是前期投资的重要部分。
数据采集和集成
平台需要从多个数据源收集数据，并将其整合到湖仓中。数据采集和集成的费用包括开发数据接口、数据转换和数据清洗等。
平台架构设计与开发
前期投资还包括设计和开发平台的整体架构，包括数据模型设计、安全策略、数据访问权限设置等。
（6）后期维护
运维和管理人员
需要专门的运维和管理团队来监控和维护平台的运行，及时处理故障和问题。
升级和优化
随着业务的发展和技术的进步，平台需要定期进行升级和优化，以满足新的需求和提高性能。
（7）平台扩容
硬件设备增购
当数据量增加时，可能需要增加服务器、存储设备等硬件资源来支持更大规模的数据处理。
软件许可扩展
随着平台规模扩大，可能需要额外的软件许可来支持更多用户或更复杂的数据处理需求。
4 闭坑清单
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（1）实时湖仓数据平台的规划和建设不要陷入对数据仓库和数据湖分别进行技术选型的误区，应该就实时湖仓的整体技术要求进行设计和选型，以避免重走湖仓割裂的老路。
（2）推动各部门数据管理一致性和跨部门的整合，进而以全局数据视角进行企业数据的管理运营，提高数据一致性和准确性。
（3）满足当前需求的基础上收集整合更广泛的数据，这不仅对当前全面洞察和深度分析业务大有裨益，同时在未来更灵活的应对潜在的业务需求。
（4）根据用户的使用场景、使用模式和使用角色丰富平台生态，如多计算引擎，可以应对数据挖掘、机器学习、数据可视化和复杂分析等场景的复合需求。
（5）推动实时湖仓平台的使用率，避免过往数据湖易形成数据沼泽的弊端，通过共享存储和开放的存储格式，提高数据可访问性，降低数据冗余，促进跨部门合作和数据利用。
（6）收集和保存最原始的数据，让实时湖仓数据平台具备数据完整性和数据可追溯性，对企业自身开展数据科学和机器学习非常必要，对部分强监管行业，保存必要期限的原始数据也是合规的基本门槛。
（7）归档数据平台历史变迁重大事件及相关信息，避免人员和组织变动造成的知识管理断层，同时有助于数据平台潜在问题的归因分析和故障排除。
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