数据湖vs数据仓库 vs 湖仓一体化

数据湖的目的是数据湖非常适合深入分析的非结构化数据。数据科学家可以使用具有预测建模和统计分析功能的高级分析工具。数据仓库是数据仓库，非常适合月度报告和其他操作，因为它具有高度的结构化。 在架构中，数据湖通常在存储数据后定义架构。使用较少的初始工作，提供更大的灵活性。在数据仓库中存储数据之前定义架构。

数据湖 vs 数据仓库 vs 湖仓一体化的讨论将持续很长时间。选择哪种架构取决于您正在处理的数据类型、数据源和数据使用方法。

数据湖和数据仓库可以互补，数据湖可以扩大非结构化数据处理的业务能力。对许多公司来说，通过数据湖来增强现有的数据仓库已经被证明是一种有效的方式

上述数据湖和数据仓库，事实上，如何为数据分析需求提供最佳数据存储一直是一个热门话题，相关产品竞争激烈。数据仓库和数据湖一直是最广泛使用的大数据存储架构。近年来，湖泊仓库的整合声称结合了数据湖的灵活性和数据仓库数据管理的便利性，但到目前为止，该行业的最佳实践较少，营销较多。

第四，BI支持。湖仓一体化支持BI工具直接用于源数据，可以提高分析效率，减少数据延迟。此外，湖仓一体化比在数据湖和数据仓库中单独操作两个副本更具成本优势。

随着数字经济时代的快速发展，数据湖和数据仓库两个平台的架构设计在某些场景中无法满足客户的需求。新兴技术的发展、“数据沼泽”问题和数字转型三个痛点催生了湖仓库一体化技术的发展。

湖仓一体化进一步取消了用户选择的困难。为用户提供的数据管理平台既具有数据仓库的结构和治理优势，又具有数据湖的可扩展性和机器学习的便利性

湖仓一体化是一种新的数据架构。结合数据仓库和数据湖的优势，数据分析师和数据科学家可以在同一数据存储中操作数据，也可以为公司的数据处理带来更多的便利。

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过去，BI作为统计分析计算是数据仓库的主要应用场景，预测计算的人工智能分析是数据湖的主流应用。随着湖仓一体化的成熟，AI BI双模式将成为大数据计算分析的重要负载形式。

第四，湖仓一体化结构可以降低能耗，实现低碳节能。湖仓一体化技术可以从基础设施开放数据湖和数据仓库，提供实时查询和实时分析能力，有效降低能耗。

数据湖相当于收集来自各种异构数据源的原始生态数据。数据的格式也多种多样，数据湖可以管理结构化、半结构化和非结构化数据。

目前大部分企业还没有选择湖仓一体化架构，大部分采用传统的数仓架构，有的已经建立了初步的数据湖系统。对于数据湖，适合尚未形成完善的数据价值系统。受趋势的启发，开始尝试数据收集，将组织范围内的数据统一收集到数据湖中，实现数据集约化管理的初衷。这类用户很快就会发现，数据管理和数据管理将是一个更麻烦的问题，需要在数据湖上建立一层数据管理和管理服务层。对于传统的数字仓库用户，如果使用数字仓库系统来支持湖仓库的集成，可以直接连接到数据湖。随后，我们将关注两域数据的数据连接和元数据的一致性。