数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
数据仓库是一种具有正式架构的成熟的、安全的技术。它们存储经过全面处理的结构化数据，以便完成数据治理流程。数据仓库将数据组合为一种聚合、摘要形式，以在企业范围内使用，并在执行数据写入操作时写入元数据和模式定义。数据仓库通常拥有固定的配置；它们是高度结构化的，因此不太灵活和敏捷。数据仓库成本与在存储前处理所有数据相关，而且大容量存储的费用相对较高。
相比较而言，数据湖是较新的技术，拥有不断演变的架构。它是一个集中式存储库，允许以任意规模存储所有结构化和非结构化数据。根据定义，数据湖不会接受数据治理，但专家们都认为良好的数据管理对预防数据湖转变为数据沼泽不可或缺。数据湖在数据读取期间创建模式。与数据仓库相比，数据湖缺乏结构性，而且更灵活；它们还提供了更高的敏捷性。在检索数据之前无需执行任何处理，而且数据湖特意使用了便宜的存储。数字化转型网www.szhzxw.cn
根据要求，典型的组织将需要数据仓库和数据湖，因为它们可满足不同的需求和使用案例。
数据仓库本质上其实就是一个优化的数据库，用于分析来自事务系统和业务线应用程序的关系数据。事先定义数据结构和 Schema 以优化快速 SQL 查询，其中结果通常用于操作报告和分析。数据经过了清理、丰富和转换，因此可以充当用户可信任的“单一信息源”。
数据湖有所不同，因为它存储来自业务线应用程序的关系数据，以及来自移动应用程序、IoT 设备和社交媒体的非关系数据。捕获数据时，未定义数据结构或 Schema。这意味着您可以存储所有数据，而不需要精心设计也无需知道将来您可能需要哪些问题的答案。可以对数据使用不同类型的分析（如 SQL 查询、大数据分析、全文搜索、实时分析和机器学习）来获得见解。
随着使用数据仓库的组织看到数据湖的优势，他们正在改进其仓库以包括数据湖，并启用各种查询功能、数据科学使用案例和用于发现新信息模型的高级功能。数字化转型网www.szhzxw.cn
总结：
1）数仓中保存的都是结构化处理后的数据，而数据湖中可以保存原始数据也可以保存结构化处理后的数据，保证用户能获取到各个阶段的数据。因为数据的价值跟不同的业务和用户强相关，有可能对于A用户没有意义的数据，但是对于B用户来说意义巨大，所以都需要保存在数据湖中。
2）数据湖能够支持各种用户使用，包括数据科学家这类专业的数据人员。
3） 数据仓库的数据进入这个池之前是预先分类的，这可以指导其后面如何进行数据的分析。但在大数据时代，这些都是素材而已，你根本不知道以后如何用它，而数据湖给后面的数据分析带来了更大的弹性。因此，这个放大数据的仓库，专家建议叫数据湖，以区别于数据仓库。
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