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。
数据湖建设思路从本质上颠覆了传统数据仓库建设方法论。传统的企业数据仓库则强调的是整合、面向主题、分层次等思路。数据湖和数据仓库并不是对等的概念，更多是包含；即数据仓库作为数据湖的一类“数据应用”存在。数字化转型网www.szhzxw.cn
数据湖和数据仓库可从以下维度进行对比：
1）从数据湖和数据仓库存储数据类型来看
数据仓库是存储清洗加工过的，可信任的、结构良好的数据；数据湖则是存储大量原始数据，包括结构化的、半结构化的和非结构化的数据。在我们世界中，主要是由原始的、混乱的、非结构化的数据组成。
随着“混乱数据”的不断升级，人们对它的兴趣也不断增长，想要更好的理解它、从其中获取价值、并根据它做出决策。这就得需要一个灵活、敏捷、经济且相对轻松的解决方案，然而这些都不是数据仓库的强项。而且当有新的需求提出时，传统数据仓库又难以快速随之变化。
2）从数据湖和数据仓库处理数据方式来看
如果需要加载到数据仓库中的数据，我们首先需要定义好它，这叫做写时模式（Schema-On-Write）。而对于数据湖，您只需加载原始数据，然后，当您准备使用数据时，就给它一个定义，这叫做读时模式（Schema-On-Read）。
这是两种截然不同的数据处理方法。因为数据湖是在数据到使用时再定义模型结构，因此提高了数据模型定义的灵活性，可满足更多不同上层业务的高效率分析诉求。数字化转型网www.szhzxw.cn
3）从数据湖和数据仓库工作合作方式来看
传统的数据仓库的工作方式是集中式的，业务人员给需求到数据团队，数据团队根据要求加工、开发成维度表，供业务团队通过BI报表工具查询。
数据湖更多是开放、自助式的（self-service），开放数据给所有人使用，数据团队更多是提供工具、环境供各业务团队使用（不过集中式的维度表建设还是需要的），业务团队进行开发、分析。
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