数据湖和数据仓库的优势

一是弥补原有结构的不足。与数据湖相比，湖仓一体化架构可以支持实时查询和实时分析场景，弥补了Hadoop技术对数据实时处理能力的不足。与数据仓库相比，湖仓库集成架构作为支持实时处理的统一数据基础，具有多引擎实时处理多类型数据的能力，避免了数据仓库无法分析非结构化数据的问题，以及不同平台之间数据移动的成本。

在介绍湖仓集成之前，首先要了解什么是数据湖？微软、亚马逊等制造商对数据湖有不同的定义。一般来说，数据湖应具有以下特点：

“湖仓一体化”的概念是行业厂商和用户对未来大数据架构的共同认知，在市场用户对数据仓库要求更高灵活性和数据湖要求更高增长的背景下。

融合门户

第三，帮助企业进行数字化转型。在企业数字化转型过程中，企业需要根据自己的业务场景和发展需求设计系统架构，单一模式无法满足。湖仓库集成架构可以帮助企业建立一个新的数据集成平台，打破数据湖与数据仓库分离的系统，整合数据湖的灵活性、数据多样性、丰富的生态和数据仓库的企业数据分析能力。

因此，如何充分发挥数据湖和数据仓库的优势，实现真正的“湖仓一体化”，成为数字经济时代企业面临的挑战。