數據湖與數據倉庫：數據湖與數據倉庫的區別 [2022]

自從大數據成為眾人矚目的焦點後，數據湖和數據倉庫就應運而生。 雖然兩者都是數據湖，數據倉庫是大數據的倉庫，但它們並不相同。 數據湖和數據倉庫之間唯一的相似之處在於它們用於存儲數據。 要了解這些存儲庫的獨特用途，必須確定數據湖和數據倉庫之間的區別。

數據湖與數據倉庫

數據倉庫

數據倉庫是從多個來源收集的大量數據的存儲庫。 在將數據輸入數據倉庫之前，您必須明確定義其用例。 它通常包含結構化格式的歷史數據和當前數據。 企業使用存儲在數據倉庫中的數據來創建年度和季度報告以衡量業務績效。

數據湖

數據湖是原始數據（自然狀態下的數據）池，它們像流一樣從數據源流入湖中。 數據湖接受所有數據類型，無論它是結構化的還是非結構化的。 首先，數據以未轉換的狀態存儲在葉級，然後進行轉換，然後應用模式來滿足分析的需要。 用戶可以進入湖中潛入並獲取數據樣本以推動業務創新。

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數據湖與數據倉庫：它們有何不同？

數據結構

數據湖和數據倉庫之間最大的區別之一是它們存儲數據的方式。 數據湖存儲原始和未處理的數據，而數據倉庫存儲有組織和已處理的數據。 這主要是數據湖需要更大存儲容量的原因。 通過存儲已處理和結構化的數據，數據倉庫可以節省寶貴的存儲空間並降低成本。

數據倉庫最顯著的好處是，由於它們存儲具有定義用例的已處理數據，因此企業可以輕鬆地將其用於其組織需求。 原始數據還有一個明顯的優勢——未處理的數據非常靈活，非常適合 ML 任務。 但是，由於數據湖沒有嚴格的數據質量和數據治理措施，它們很快就會變成數據沼澤。

目的

數據湖的特點是組織和過濾最少。 數據可以從任何來源流入數據湖。 通常，數據湖中的單個數據元素沒有定義或固定的用途。 另一方面，數據倉庫存儲將用於特定業務目的的已處理數據。 因此，數據倉庫從不存儲在組織內無用的數據。

可訪問性

從數據存儲庫訪問數據的難易程度取決於整個存儲結構。 由於數據湖沒有固定的結構或嚴格的限制，因此您可以在需要時輕鬆訪問和修改數據。 與此相反，數據倉庫的架構更加結構化。 這是有益的，因為處理後的數據易於解釋和理解。

用戶群

原始數據和非結構化數據很難管理、分析和解釋。 數據科學家和數據分析師通常處理原始數據以從中提取有意義的模式並將其轉化為可操作的業務戰略。 因此，數據湖需要更加熟練和專業的用戶，他們知道處理原始數據的本質。

另一方面，您可以輕鬆地將處理後的數據以圖表、表格、圖形、電子表格等形式可視化。這就是為什麼數據倉庫擁有更廣泛的用戶群——任何具有業務數據基礎知識的人都可以使用數據倉庫.

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適應性

也許數據倉庫最大的問題是它們不靈活或不適應。 修改數據倉庫的結構需要大量的時間、資源和精力，主要是因為數據加載過程很複雜。 但是，由於數據始終以原始形式保存在數據湖中，因此任何人都可以隨時訪問它。 您可以以任何您想要的方式探索和試驗原始數據，沒有任何限制。

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結論

數據湖和數據倉庫完全服務於不同的目的。 數據湖的主要目標是從不同來源收集大數據，而數據倉庫最適合數據分析。 雖然數據湖可能最適合一個組織，但數據倉庫可能最適合另一家公司，而有些公司可能兩者都需要。

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