数据仓库与数据湖，有哪些区别？ 

 

 

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： 

• • 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。 

• • 提高效率:简化数据管理流程，减少数据收集和准备的时间。 

• • 提高知名度:提供全面的业务视图，便于更好地监测和控制。 

• • 数据质量:通过数据清理和整合流程提高数据质量。 

• • 降低成本:有助于确定节约成本的机会和优化资源分配。 

• • 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 

• • 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。 

• • 特点: 

• • 数据类型:原始、非结构化和多样化的数据源。 

• • 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。 

• • 灵活性:支持各种数据类型和格式，无预定义模式。 

• • 优点: 

• • 可扩展性:可处理海量数据。 

• • 灵活性:支持多种数据类型和格式。 

• • 缺点: 

• • 复杂性:需要认真的数据治理和管理。 

数据仓库： 

• • 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。 

• • 特点: 

• • 数据类型:结构化、经过处理的数据，可优化查询和分析。 

• • 使用方法:设计用于商业智能和决策过程。 

• • 模式:数据按预定义模式组织，以便快速访问。 

• • 优点: 

• • 业绩:针对快速查询处理进行了优化。 

• • 一致性:为报告提供单一真实来源。 

• • 缺点: 

• • 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。