数据湖对比数据仓库：4 个主要区别

为什么选择数据湖与数据湖数据仓库？这是一个合理的问题吗？两者都用于存储大量数据，但事实是它们不是可以互换的术语。数据湖保存了大量原始数据，其用途尚未确定。就其本身而言，数据仓库是结构化和过滤数据的存储库，这些数据已经按照定义的目标进行了处理。

甚至出现了一种新兴的数据管理架构趋势，它将数据湖的灵活性与数据仓库的数据管理功能相结合。考虑到这一点，我们将解释数据湖和数据仓库之间最相关的区别。

数据湖与数据仓库

这两种类型的数据存储经常被混淆，但它们的相似之处远小于它们的差异。事实上，它们之间唯一真正的相似之处在于它们的目的：存储大量数据。

对于其余的，两者都有不同的目的，并且需要不 阿曼电话号码库 同的管理系统来适当优化它们。事实上，每种存储都适合不同类型的公司。
数据湖对比数据仓库您应该了解的数据湖和数据仓库之间的四个区别

数据结构：原始数据 vs 数据结构加工过的也许数据湖与数据仓库之间的最大区别在于原始数据与处理后数据的结构不同。数据湖主要存储原始数据，而数据仓库的特点是存储经过处理和提炼的数据。

因此，数据湖通常需要比其对应 B2B 营销自动化初学者指南：优势和策略 数据仓库更大的存储容量。让它们变得更贵的东西。此外，原始数据具有可塑性，可以出于任何目的进行快速分析，并且是机器学习的理想选择。然而，它们也存在风险：分析困难以及数据量容易变得难以理解。

数据仓库仅存储已处理的数据，从而节省 墨西哥电话号码 存储空间。此外，处理后的数据可以很容易地被更广泛的受众理解。

原始数据流入数据湖，有时考虑到未来的特定用途，有时只是为了将其放在手边。这意味着数据湖比同类数据湖的组织更少，数据泄漏也更少。

由于数据仓库仅保存经过处理的数据，因此它们包含的任何数据都已用于组织内的特定目的。这意味着存储空间不会浪费在可能永远不会使用的数据上。在这种情况下，成本被认为是完全合理的。

对于那些不熟悉原始数据的人来说，数据湖通常很难导航。这就是为什么他们需要ETL 流程和专用工具来理解和翻译它们以用于任何特定的业务用途。

处理后的数据用于图表、电子表格和表格等，以便公司的大多数（如果不是全部）员工都可以阅读这些数据。处理后的数据（例如存储在数据仓库中的数据）仅要求用户熟悉主题。

可访问性：灵活 vs 限制安全的数据湖架构是非结构化的，因此易于访问和更改。此外，对数据所做的任何更改都可以快速执行，因为数据湖几乎没有限制。

从设计上来说，数据仓库更加结构化。数据仓库架构的主要优点之一是数据的处理和结构使数据本身更容易解读。结构的局限性使得数据仓库的操作变得困难且昂贵。

组织往往需要两者，因为每种类型的数据存储都有不同的功能。数据湖的诞生是为了利用大数据并从原始的结构化和非结构化数据中受益以进行机器学习，但仍然需要创建数据仓库以供业务用户分析使用。

结构、流程、用户和整体敏捷性方面的主要差异使每个模型都独一无二。根据公司的需求，开发适当的数据湖或仓库对于其发展至关重要。