阿里云云原生企业级数据湖解决方案采用了存储计算分离架构，基于阿里云对象存储OSS构建，并与阿里云数据湖分析Data Lake Analytics（DLA）、数据湖构建Data Lake Formation（DLF)、E-MapReduce(EMR)等计算引擎无缝对接，兼容丰富的开源计算引擎生态，可满足大数据系统统一存储、海量数据规模，更可靠、更灵活、更安全。
数据湖不是一个新的的概念，早在十年前的纽约Hadoop 大会上，就有人提出并定义：数据湖，就是把你以前在磁带上拥有的东西倒入到数据湖，然后开始探索这些数据。随着大数据、云存储、云计算日渐成熟，今天的数据湖已经从概念走向成熟，在各类企业中大规模落地。
与传统大数据解决方案不同的是，云原生数据湖基于下一代数据湖架构，可直接接入业务生产中心，如业务系统中的原始数据、日志数据等。数据可通过互联网直接入湖，无需经过中间处理，提升业务效率100%，驱动企业IT系统实现从成本中心转型为创新中心。
阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人李飞飞认为：“数据库与大数据一体化正在加速数据湖规模化落地。云原生数据湖让企业无需管理计算资源，更灵活、更敏捷、更高效、更易用地挖掘数据价值，赋能企业快速叠代、快速创新，让数据洞察成为企业核心竞争力。”
以某国内某知名社交游戏公司为例，基于阿里云数据湖方案，通过日志服务sls，将全球数据实时投递到OSS统一存储。利用OSS海量弹性能力冷热分层，通过EMR和DLA搭建存算分离的大数据架构，实现千万日活的玩家链路智能推荐实时分析,实时渠道统计，精细化运营，帮助公司提升了30%的用户留存率。目前，已有几千家企业在阿里云上构建云数据湖。
阿里云智能存储产品资深总监陈起鲲表示，云原生企业级数据湖解决方案将首次被大规模应用于今年双十一，支撑阿里巴巴经济体及百万客户全面上云，帮助其最大程度地释放数据价值。
阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能计算平台事业部负责人贾扬清表示，基于阿里云数据湖OSS和数据仓库MaxCompute可以快速实现企业想要的湖仓一体方案，无须数据传输，一份数据智能流动，跨多平台计算，同时享受数据湖的灵活性和数据仓库的成长性，确保企业数据业务的连续性和时效性。
“数字经济时代，如果大数据是石油、算力是发动机，那么云原生企业级数据湖就是能将二者紧密结合的解决方案。不久的将来，数据湖将成为企业应用创新标配，帮助企业全面实现智慧化、数智化转型。”陈起鲲说。
