数据湖 VS 数据仓库，哪个更好用？

目前，数据仍然是技术创新的关键之一，任何数据都需要保护、存储和管理以便更好地应用。毋庸置疑，有效和合理的数据利用确实可以为各类企业带来不一样的收益。

本文涉及大数据存储和处理的两个不同概念：数据仓库和数据湖。你将认识到它们的主要优点，并为业务作出正确的选择。

数据仓库是一个用于实现和支持各种业务活动的系统，关系到大数据分析和结构化。通常情况下，数据仓库系统 产出的报告被用于目标分析、业务战略发展和工作汇报。

由于采用实时数据分析，该系统可以提供最新的信息，进而很容易应用在业务的各个方面。

数据仓库系统的基本功能包括 报告、可视化和商业智能，这使它成为完美的业务分析工具。此外，以下特点也促成了它的广泛应用：

• 灵活性，无论数据的原始来源是什么，它总能用相同的算法进行提取和转换。

• 可靠性，数据仓库通常在预定时间更新，这大大减少了实时变化的影响。

• 可扩展性，能利用任何大小的数据，并适用于任何存储空间。

数据仓库适用于结构化和已处理的数据类型，并提供数据聚合和汇总的只读查询，写入机制和预处理功能使其成为商业分析 实施 的完美选择。

数据仓库一般应用于银行、金融、公共部门或酒店业，数据存储之前通常要进行预处理。

数据湖系统以原始格式存储数据，可以存储结构化（表格或图形）、半结构化（CSV、JSON、日志）、非结构化（电子邮件、文档）和二进制数据（音频、照片等）。

数据湖与其他数据系统主要区别如下：

• 易用，数据湖可以存储不同来源、不同类型的数据，方便进一步分析和重新安置

• 组织和结构化，数据是以原始格式进行实时收集和存储

• 实惠，能为任何规模的数据提供划算的价格

• 适用于任何时间框架，可以实时或按需更新

• 无限存储空间，为大数据存储提供优秀的解决方案。

不同于数据仓库，数据湖可以完美地处理不同类型的数据，而且因为能提供高性价比的大数据存储而备受赞赏。

它的这些功能主要提供给数据科学家和工程师，他们需要足够的空间来存储所有的重要数据和项目细节，并在深度学习、实时分析及其他方面采用该系统。

图片来自 https://www.n-ix.com

数据湖通常应用于医疗、教育、交通这些行业，它既可以提供实时洞察，还能提供一个检测和预防各种潜在问题的未来预测清单。这些领域通常都需要数据后处理程序，而此类程序可以通过数据湖系统轻松实现。

总而言之，是用数据湖还是数据仓库，完全取决于你的需求、目标和期望。

有了数据仓库系统，你可以利用经过组织和预分类的数据达成更进一步的目的，而数据湖系统则可以按原始大小和格式为你存储数据。

在了解每种系统的主要特点以及传统上用于哪些行业之后，你应该会更容易确定哪个系统最适合你的业务。

作者介绍：

Conrad Sturdy，自由撰稿人，热爱户外活动，相信新鲜空气会带来新的灵感。

原文链接：

https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/data-lake-vs-data-warehouse-what-is-the-difference

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