数据湖与数据仓库：数据湖与数据仓库的区别 [2022]

自从大数据成为众人瞩目的焦点后，数据湖和数据仓库就应运而生。 虽然两者都是数据湖，数据仓库是大数据的仓库，但它们并不相同。 数据湖和数据仓库之间唯一的相似之处在于它们用于存储数据。 要了解这些存储库的独特用途，必须确定数据湖和数据仓库之间的区别。

数据湖与数据仓库

数据仓库

数据仓库是从多个来源收集的大量数据的存储库。 在将数据输入数据仓库之前，您必须明确定义其用例。 它通常包含结构化格式的历史数据和当前数据。 企业使用存储在数据仓库中的数据来创建年度和季度报告以衡量业务绩效。

数据湖

数据湖是原始数据（自然状态下的数据）池，它们像流一样从数据源流入湖中。 数据湖接受所有数据类型，无论它是结构化的还是非结构化的。 首先，数据以未转换的状态存储在叶级，然后进行转换，然后应用模式来满足分析的需要。 用户可以进入湖中潜入并获取数据样本以推动业务创新。

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数据湖与数据仓库：它们有何不同？

数据结构

数据湖和数据仓库之间最大的区别之一是它们存储数据的方式。 数据湖存储原始和未处理的数据，而数据仓库存储有组织和已处理的数据。 这主要是数据湖需要更大存储容量的原因。 通过存储已处理和结构化的数据，数据仓库可以节省宝贵的存储空间并降低成本。

数据仓库最显着的好处是，由于它们存储具有定义用例的已处理数据，因此企业可以轻松地将其用于其组织需求。 原始数据还有一个明显的优势——未处理的数据非常灵活，非常适合 ML 任务。 但是，由于数据湖没有严格的数据质量和数据治理措施，它们很快就会变成数据沼泽。

目的

数据湖的特点是组织和过滤最少。 数据可以从任何来源流入数据湖。 通常，数据湖中的单个数据元素没有定义或固定的用途。 另一方面，数据仓库存储将用于特定业务目的的已处理数据。 因此，数据仓库从不存储在组织内无用的数据。

可访问性

从数据存储库访问数据的难易程度取决于整个存储结构。 由于数据湖没有固定的结构或严格的限制，因此您可以在需要时轻松访问和修改数据。 与此相反，数据仓库的架构更加结构化。 这是有益的，因为处理后的数据易于解释和理解。

用户群

原始数据和非结构化数据很难管理、分析和解释。 数据科学家和数据分析师通常处理原始数据以从中提取有意义的模式并将其转化为可操作的业务战略。 因此，数据湖需要更加熟练和专业的用户，他们知道处理原始数据的本质。

另一方面，您可以轻松地将处理后的数据以图表、表格、图形、电子表格等形式可视化。这就是为什么数据仓库拥有更广泛的用户群——任何具有业务数据基础知识的人都可以使用数据仓库.

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适应性

也许数据仓库最大的问题是它们不灵活或不适应。 修改数据仓库的结构需要大量的时间、资源和精力，主要是因为数据加载过程很复杂。 但是，由于数据始终以原始形式保存在数据湖中，因此任何人都可以随时访问它。 您可以以任何您想要的方式探索和试验原始数据，没有任何限制。

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结论

数据湖和数据仓库完全服务于不同的目的。 数据湖的主要目标是从不同来源收集大数据，而数据仓库最适合数据分析。 虽然数据湖可能最适合一个组织，但数据仓库可能最适合另一家公司，而有些公司可能两者都需要。

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