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数据湖的出现主要是为了解决存储全域原始数据的问题。在捕获来自业务应用程序、移动应用程序、IoT设备和互联网的结构化和非结构化数据时，实际上并没有预先定义好数据结构，这意味着可以先存储数据而无须进行精心设计，也无须明确要进行什么分析，由数据科学家和数据工程师在后续工作中探索和尝试。这个改动极大推动了大数据的发展，早期大数据系统的一大吸引力是能够存储大量日志数据供后期探索，很多大数据应用就是在大数据系统将数据采集上来之后才出现的。
为什么一定要单独建立数据湖呢？要回答这个问题，我们先来了解数据湖的一个重要组成部分—ODS（Operating Data Store，运营数据存储）。在20世纪90年代数据仓库刚出来的时候，就已经有ODS了。可以说ODS是数据湖的先行者，因为ODS和数据湖有两个共同的重要特征：不加转换的原始数据，可以进行不预先设置的分析。ODS一般用来存储业务运营数据，也就是OLTP（联机事务处理）数据的快照和历史，而数据仓库一般用来存储分析数据，对应OLAP（联机分析处理）需求。下表列出了OLTP和OLAP的一些区别。
OLTP和OLAP的区别
