Gartner预测到2018年，90%现用的数据湖都会沦为无用。“无用”这个词应该引起你的重视，这比“项目失败”更加糟糕，这意味着企业没有达到理想的ROI，意味着数据湖全然不具有价值。

在我看来，数据湖“获此殊荣”的原因有两点。首先，许多企业评价数据湖架构的指标非常糟糕：一些企业甚至任性而错误地把数据湖的大小作为成功的标准，把“我的数据湖比你的大”当做一项殊荣，在行业会议和硅谷聚会上吹嘘；很多企业认为数据湖的大小能够代表成功，以为这显示着企业有能力无限制地存储所有类型的数据。而令人不安的现实是，数据湖的大小并不能反映其价值，却只能代表它的成本。

而另一个更深层次的原因则需要花费更多努力去解决。其实，大多数据湖项目的管理根本不存在。一家世界500强公司的CTO曾经告诉我“我们非常喜欢Hadoop数据湖，因为它能永久地保存我们所有类型的数据，每TB的成本还很低。但同时我也很讨厌Hadoop数据湖，因为只有把数据导入的那个人才能把数据导出来。”实际上，这并非Hadoop技术的缺陷之处，反而反映出数据湖部署项目中元数据管理原则的缺失。

没有好的数据治理和元数据管理，要在企业内实现价值就非常困难。数据在数据湖内的增殖将不可避免地带来混乱（多项证据表明）、浪费投资（提高存储和管理成本）。如果数据资产的来源无法记录，数据科学家就无法有效地获取分析成果、进行可重复的数据实验。

数据探索的过程有三个步骤。首先是要向数据湖中填入内容。整个行业在大规模数据获取和存储方面都做得比较好，掌握了点击流数据、APP交互数据以及描绘任何事物的微型传感器数据的获取。稍微跳过一点，最后一步才是进行分析。最近大家对数据利用、数据科学、深度学习、数据分析的热情很高，数据科学家也应声被哈佛商业评论的作者Tom Davenport及D.J. Patil评为“21世纪最性感的工作”。

而在数据获取和分析之间的关键步骤却常常被忽略掉，它就是数据监护；它是大数据的管家，它并不性感、并不被人歌颂、也就常常完成得很差。

很多人向数据湖添加数据之前都没有描述那些数据，没有说明数据的来源、数据转化的方式。这是很严重的数据监护问题，不是一个可以依靠技术解决的问题，而是数据治理的失败，因为我们无法持续收集那些用于描述数据的数据——元数据。

也许元数据并不性感，但要用好数据湖、获取更强的ROI，它却是必不可少的。很多领域的科学研究都为数据科学家留下了很好的模型，例如化学、天文、物理等；就好像如果你今天要发表一篇论文，就必须要把基础数据集以及数据集的来源都放在论文里，让其他研究这个领域的人理解你的研究成果是怎么来的；换言之，也就是更清楚地知道你用了哪些数据、数据从何而来、数据如何收集、结果如何产生，这样才能方便后人进行重复验证试验。

数据监护是数据湖项目中最常被遗漏的部分。数据湖不再只是企业内部业务流程结果的数据集，而在慢慢进化成为一种企业级的基础设施；数据湖中包含了快速生成的社交媒体、传感器、分布式和外部来源数据。我们应该像一个真正的“科学家”一样，谨遵要求，记录数据的来源、数据转化的方式、数据何时被何人导入数据湖中等一系列的信息。这就是能否获得可控、可复制、可靠的数据科学成果的关键所在。从现在起，关注这个实现数据湖价值的关键步骤吧！