宝马集团与AWS战略合作：加速创新步伐，开发云数据中心

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本地数据湖挑战

2015年，宝马集团设立了一个数据湖，用于搜集并整合车辆传感器和操作系统等数据的匿名信息。然而，这一举措耗费了众多开发资源，导致团队在开发新客户功能时难以集中精力。此外，随着数据湖使用率的提升，扩大计算资源和中央摄取团队资源变得愈发困难，这也限制了公司的发展。

新架构创新

面对挑战，宝马对基于数据的组织流程进行了革新。他们利用AWS的云技术，对数据存储进行了重构。他们设立了独立账户，明确了数据生产和使用的界限，实现了架构的全面分散化。每个数据使用者都拥有个人账户，这便于他们轻松管理和维护数据传输路径。

用户操作便利性

宝马集团推出的新型数据架构使客户得以直接访问新增数据资源，并享有查阅特定应用场景或数据集的权限。客户不仅能够运用SQL进行数据检索，还能借助数据门户编写程序，在电子表格里进行数据解读。数据集一旦公布，用户便可以将多源数据应用于分析或机器学习任务。

无服务器托管优势

以无服务器托管模式为主，技术团队得以集中精力应对业务难题，无需分心处理技术障碍。尽管多账户策略实施存在困难，但它在云数据的扩展与管理上发挥了正面作用。然而，在AWS Lake Formation推出之前，分散的目录管理给元数据维护带来了额外成本。

精细权限控制

数据提供者可利用实体共享或标签限制访问，对用户账户在AWS Lake Formation中设定精确权限。如需，他们还能灵活地提供对相关Amazon S3存储桶和对象的全面访问权限，既确保了数据安全，又维持了操作上的灵活性。

现代数据架构成效

宝马集团决定采用亚马逊网络服务提供的托管方案，构建了一个灵活的系统，以适应组织需求的变化。借助高效的搜索技术，用户可以迅速找到可靠的数据资源，轻松查询所需信息，发掘新见解，从而帮助企业更高效地进行数据分析和决策制定。

大家对宝马集团如何采用亚马逊的云计算技术对数据湖的架构进行优化有何看法？这或许将成为汽车业数字化变革的一个典型例子。欢迎提出您的观点，别忘了点赞和转发这篇文章！

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