作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
人工智能领域近几年在快速发展，其中数据分析、模式识别和机器学习三个方向被广泛关注。由于历史原因和复杂的业务场景，传统的数据分析方法无法应对更加高级的模型和分析需求。最近，人工智能与云计算的结合，使得更为复杂的机器学习和深度学习算法应用变得简单易行。
本文将从Amazon Web Services（AWS）平台角度，介绍如何通过建立数据仓库、数据湖、数据湖论坛和机器学习工程实践等工具，实现利用AWS提供的强大的计算资源和服务解决数据科学和商业智能领域的挑战。
2. 基本概念术语说明
数据仓库、数据湖及数据湖论坛
数据仓库
数据仓库是企业用来集中存储、管理和分析数据的一个集合，它通常由若干个数据表组成，每张表都包含一定主题相关的数据，并按照指定的规则组织起来，以便于检索和分析。它具有以下特点：
1.集中存放企业数据:数据仓库可以作为企业所有数据的中心数据库，保存各个系统或部门产生的数据，通过统一的视图展示数据。
2.统一的查询方式:数据仓库为用户提供了统一的查询接口，支持多种数据分析技术，如OLAP(Online Analytical Processing)，即联机分析处理。用户可以通过SQL语言或者其他编程接口查询数据。
3.规范化存储结构:数据仓库采用规范化的存储结构，确保数据一致性、完整性和正确性。
4.直观易懂的数据报表:数据仓库中的数据经过清洗和汇总后呈现出直观易懂的报表，帮助企业快速理解数据的意义，并做出重要的决策。
数据湖
数据湖是一种基于云计算的海量数据存