- 数据湖是原始、非结构化数据的巨大存储库，具有存储大量信息的灵活性和可扩展性。它们是探索和未来潜在用例的理想选择。
- 数据仓库是经过处理的数据的结构化存储库，可优化查询和分析。它们专为商业智能和报告而设计，为决策提供单一的真相来源。
- 数据湖和数据仓库各有优缺点。通常，混合方法是有益的，即原始数据最初存储在数据湖中进行探索，然后将精心挑选的数据转移到数据仓库中进行高级分析和报告。
数据湖和数据仓库：现代制造业的基石
制造业正在经历一场数据革命。随着技术的进步，工厂正在从机器、传感器和运营中产生前所未有的大量数据。为了利用这些数据并推动运营效率、创新和决策，制造商越来越多地转向数据湖和数据仓库。
数据湖：原始数据存储库
数据湖是一个集中式存储库，以原始格式存储大量原始数据。与侧重于结构化数据和商业智能的数据仓库不同，数据湖旨在存储各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
数据湖的主要特征
原始数据存储：数据以原始格式存储，未经任何初始处理或转换。
- 可扩展性:它可以处理海量数据，并根据需要不断增长。
- 多样性:支持多种数据类型，从文本和图像到视频和传感器数据。
- 速度:可从各种来源快速获取数据。
- 灵活性:支持多种分析工具和用例。
数据仓库是什么？
另一方面 数据仓 数据仓库是一个集中存储库，可存储来自多个来源的综合数据，用于分析和报告。在生产条件下，实施数据仓库有几个好处：
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- 改进决策:通过提供用于分析的实时和历史数据，可以做出更好的决策。
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- 提高效率:简化数据管理流程，减少数据收集和准备的时间。
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- 提高知名度:提供全面的业务视图，便于更好地监测和控制。
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- 数据质量:通过数据清理和整合流程提高数据质量。
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- 降低成本:有助于确定节约成本的机会和优化资源分配。
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- 预测分析:支持预测分析和预测，以预测趋势并做出积极主动的决策。
数据湖与数据仓库
数据湖
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- 定义:数据湖是一个庞大的原始数据池，通常是非结构化的，可以进行灵活的探索和分析。
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- 特点:
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- 数据类型:原始、非结构化和多样化的数据源。
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- 使用方法:非常适合以原始格式存储大量数据，以便日后处理。
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- 灵活性:支持各种数据类型和格式，无预定义模式。
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- 优点:
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- 可扩展性:可处理海量数据。
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- 灵活性:支持多种数据类型和格式。
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- 缺点:
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- 复杂性:需要认真的数据治理和管理。
数据仓库：
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- 定义:数据仓库是经过处理和组织的数据的结构化存储库，用于报告和分析。
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- 特点:
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- 数据类型:结构化、经过处理的数据，可优化查询和分析。
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- 使用方法:设计用于商业智能和决策过程。
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- 模式:数据按预定义模式组织，以便快速访问。
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- 优点:
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- 业绩:针对快速查询处理进行了优化。
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- 一致性:为报告提供单一真实来源。
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- 缺点:
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- 可扩展性:可能面临处理非结构化数据或大量数据的挑战。
与数据仓库的比较
虽然数据湖和数据仓库都存储数据，但它们的目的和方法各不相同：
| 特点 | 数据湖 | 数据仓库 |
| 数据 | 原始、非结构化、半结构化 | 结构化处理 |
| 聚焦 | 种类和数量 | 分析和报告 |
| 访问 | 直接进入勘探 | 优化查询 |
| 费用 | 前期成本较低，加工成本较高 | 前期成本较高，加工成本较低 |
数据湖和数据仓库如何协同工作？
虽然数据湖和数据仓库有不同的用途，但它们通常是互补的。许多企业采用混合方法，使用数据湖进行初始数据摄取和探索，然后将精心整理的数据转移到数据仓库，以进行高级分析和报告。通过有效结合这两种方法，制造商可以释放数据的全部潜力，推动卓越运营并获得竞争优势。
何时考虑数据湖和数据仓库？
在数据湖和数据仓库之间做出选择，往往取决于制造企业的具体需求。 如果您需要一个灵活、经济高效的解决方案来存储大量原始、非结构化数据，用于探索性分析和未来的潜在用例，那么数据湖就是理想的选择。但是，如果您的主要重点是为商业智能和报告提供快速、一致和可靠的结构化数据访问，那么数据仓库则更为合适。在许多情况下，结合这两种解决方案的混合方法可提供两全其美的解决方案，使制造商能够高效地存储和处理数据，同时支持各种分析需求。
下一步是什么？
数据湖和数据仓库是企业数据平台（EDP）的重要组成部分。然而，它们只是这一综合架构的一部分。EDP 整合了各种数据源、流程和技术，为数据驱动型决策创建了一个统一的平台。要充分了解 EDP 的强大功能，请参阅以下章节，深入了解其功能 数据分析。
