受国家政策推动及互联网技术应用逐渐成熟，中国跨境电商交易规模稳定增长；跨境电商交易结构中出口占据主导地位，出海成为近年发展主流趋势；随着企业纷纷出海，企业系统中数据规模的持续增长，中国出口跨境电商企业数据移动难度大，这导致无法高效依靠数据分析得出有效的商业决策，且价格高昂。
企业在传统的数据驱动决策的存在不少困难，难以有效地使用数据决策，取得更加有成效的商业决策，以下为数据驱动决策的难点：
- 企业自行部署无法有效兼具性能、规模和成本
- 数据量快速增长，传统的本地数据分析方法不具有充分的扩展能力
- 价格昂贵，成本较高
为解决这一挑战，获取数据的最大价值，下面九河云将为大家介绍来自以AWS亚马逊云科技为代表的头部云服务商，提出的 “智能湖仓（Lake House）”方案。
数据驱动下的智能湖仓方案
智能湖仓方案将数据湖、数据仓和专用数据存储无缝集成，通过指定中央数据湖的方式，围绕数据湖建立起专用的数据服务环，同时提供数据往来移动能力，助力企业从容运用数据资源，并深刻解析其中的价值。
针对传统数据驱动决策挑战，亚马逊云科技提出云上智能湖仓解决方案，给企业带来新的价值：
可扩展的数据湖
AWS Lake Formation 将任务自动化，在数天内即可构建和保护数据湖；高持久性与高可用性的数据湖存储；提供对象级别审计日志和访问控制，具有安全合规与审计功能；价格合理；5个存储层极具灵活性。
专用分析服务
提供广泛而深入的专用分析服务组合（Amazon Athena、Amazon Kinesis等），可针对独特的分析使用案例进行优化，服务标准高，且有效保证性能、规模和成本等方面。
统一的数据访问
伴随数据湖和专用数据存储中的数据量不断增长，智能湖仓能够帮助企业轻松将部分数据从一个数据存储移动到其他数据存储。例如，AWS Glue 可提供全面的数据集成功能，使您可以轻松地发现、准备和合并数据，用于分析、机器学习和应用程序开发，而 Amazon Redshift 则可以轻松在 S3 数据湖中查询数据。
统一监管
借助集中访问控制和策略以及列级数据筛选等功能，提供良好的监管能力，从单个位置管理对数据湖和专用数据存储中实现所有数据的访问。 AWS Lake Formation 让客户能够集中定义和管理安全性、治理和审计策略，从而对整个企业的数据共享进行统一的访问控制。
高性能且经济高效
对于存储在数据湖中的数据，S3智能分层功能帮助用户最高节省70%的数据存储成本；且可选择按需实例、预留实例等不同的购买方式
