数据湖与数据仓库

  数据仓库和数据湖是数据存储方式，前者结构化易查询，适合决策分析；后者灵活存储原始数据。数据仓库更安全、准确，支持决策。

数据仓库和数据湖的定义

数据仓库是传统的数据存储方式，其核心概念是将不同来源的数据抽取、转化和加载到一个中心化的存储系统中，供企业进行决策分析使用。数据仓库通过预定义的模式和结构化的数据模型，使得数据易于理解和查询分析。如果企业有明确的分析要求，并且数据结构稳定且易于理解，数据仓库是一个不错的选择。

数据湖是近年来兴起的一种新兴数据存储模式，它以原始、未处理的大量数据为基础，存储在云端或本地存储系统中。数据湖无需事先定义数据结构，可以灵活存储各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据（如图片、文档这样的非结构化数据）。

数据仓库和数据湖的区别

数据结构

数据仓库通常采用预定义的模式和结构来存储数据，而数据湖则不需要预定义的结构，可以存储各种类型和格式的原始数据。

数据处理

在数据仓库中，数据通常经过清洗、转换和整合等处理后再进行存储，而在数据湖中，原始数据可以直接存储，在需要时进行处理。

数据访问

在数据仓库中，用户通常需要使用SQL等查询语言来访问和分析数据，而在数据湖中，则可以使用多种工具和技术来访问和分析原始数据。

数据安全性

数据仓库中的数据已经经过处理和转换，因此其安全性相对较高。而在数据湖中，原始数据没有经过处理或转换，因此其安全性相对较低。

虽然两者都是用于存储、管理、分析企业级大量数据的解决方案，但是数据仓库和数据湖的区别在于数据结构、处理方式、访问方式和安全性等方面。企业需要根据自身需求和实际情况来选择合适的解决方案管理数据。

数据仓库管理企业数据的优势

数据仓库相比数据湖的优点在于可以帮助企业更好地管理和利用其数据资产，并且更加适合支持企业的决策制定和数据管理。因为它是一个经过设计的数据存储和管理系统，能够确保数据的安全性、准确性和数据结构的稳定性。通过将不同来源的分散数据整合到一个中央存储中，形成一个全面、一致、可靠的数据源，数据仓库可以为企业提供更准确、更全面、更及时的数据支持，从而支持企业基于数据驱动的决策。

通过搭建近实时数据仓库，企业可以快速获取所需的信息和洞察，从而更好地理解和把握市场趋势、客户需求和产品表现等信息，进而优化运营流程和提高效率，并制定更有效的营销策略。通过对历史数据和趋势进行分析，企业可以预测未来可能出现的风险，并采取相应措施来降低风险。

此外，通过充分利用数据仓库中的信息资源，企业可以更好地了解市场趋势、竞争对手表现等信息，并根据这些信息来制定相应战略，从而提高企业的竞争力。

数据湖仓一体

什么是湖仓一体数据平台

世界各地的组织都在寻找存储解决方案来管理大数据的数据量、延迟时间、弹性和数据访问要求。最初，很多公司利用现有的技术栈，尝试让数据湖提供与仓库相同的功能，调整数据仓库以处理大量的半结构化数据，或选择将数据保留在这两种系统中。

最终，这些方法导致了成本居高不下、用户不愉快以及整个企业的数据重复。数据湖仓一体已成为一种新的混合数据架构，旨在提供数据仓库和数据湖的所有出色优势，同时消除两个系统的弱点。

一般湖仓一体数据平台基于的低费用存储服务（对象存储）、无服务器计算引擎和功能强大的数据管理产品，提供可伸缩性极强且安全的云原生数据湖仓一体解决方案

数据湖仓一体的定义

数据湖仓一体是一种将数据湖和数据仓库融合在一起的数据架构。数据湖仓一体支持机器学习、商业智能和预测分析，使组织能够利用低成本、灵活的存储服务来存储所有类型的数据（结构化、非结构化和半结构化数据），同时提供数据结构和数据管理功能。

什么是湖仓一体

数据湖仓一体是一种现代数据架构，它结合了数据湖（原始形式的大型原始数据存储库）和数据仓库（经过整理的结构化数据集）的主要优势来创建单一平台。具体来说，数据湖仓一体让组织可以使用低成本存储空间来存储大量原始数据，同时提供结构和数据管理功能。

过去，数据仓库和数据湖必须作为单独的孤立架构来实现，以避免底层系统过载并对同一资源造成争用。公司使用数据仓库来存储用于商业智能 (BI) 的结构化数据，并使用报告和数据湖存储用于机器学习 (ML)工作负载的非结构化和半结构化数据。但是，若需要将任一架构中的数据一起处理，这种方法需要定期在两个独立系统之间转移数据，从而产生复杂性，导致成本增加，并带来数据新鲜度、重复和一致性方面的问题。

数据湖仓一体旨在打破这些孤岛，提供所需的灵活性、可伸缩性和敏捷性，以确保您的数据为业务创造价值，而不会导致效率低下。

数据湖仓一体功能

主要的数据湖仓一体功能包括：

• 低成本的单一数据存储区：适用于所有数据类型（结构化数据、非结构化数据和半结构化数据）
• 数据管理功能：用于应用架构、强制执行数据治理，以及提供 ETL 流程和数据清理
• 针对 ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）属性提供事务支持，以确保多个用户同时读取和写入数据时的数据一致性
• 标准化存储格式：解除数据锁定，提供开放的数据存储格式，可供任何外部系统使用
• 端到端流式传输：支持实时提取数据和生成数据洞见
• 将计算资源和存储资源分开：支持垂直（节点实例规格秒级扩缩容）和水平横向弹性伸缩，按需调用计算资源，无常驻资源，确保针对多种工作负载进行弹性扩缩

BI 应用直接访问湖仓一体中的源数据，可减少数据重复。

数据湖仓一体的工作原理

在使用数据湖仓一体时，请务必考虑它要实现的目标。数据湖仓一体旨在集中各种数据源并简化工程工作，让您组织中的每个人都可以成为数据用户。

数据湖仓一体使用与数据湖相同的低费用云对象存储空间来提供按需存储，以便轻松预配和扩缩。与数据湖一样，它能够以原始形式捕获和存储大量所有类型的数据。湖仓一体在该存储区中集成了元数据层，以提供类似仓库的功能（湖上建仓），例如结构化架构、对 ACID 事务的支持、数据治理以及其他数据管理和优化功能。

使用数据湖仓一体的优势

• 简化的架构

数据湖仓一体消除了两个独立平台的孤岛，因此您只需专注于管理和维护单个数据存储库。工具还可以直接连接到源数据，这样用户就无需提取或准备要在数据仓库中使用的数据。

• 提高数据质量

用户可以在数据湖仓一体架构中强制执行结构化数据和数据完整性的架构，以确保一致性。此外，湖仓一体可缩短提供新数据的时间，确保数据更新及时。

• 费用更低

在低成本存储空间中存储大量数据，而无需维护数据仓库和数据湖。数据湖仓一体还有助于降低 ETL 流程和去重产生的费用。

• 提高可靠性

数据湖仓一体可减少多个系统之间的 ETL 数据传输，从而降低数据移动时出现质量问题或技术问题的可能性。

• 改进的数据治理

通过数据湖仓一体将数据和资源整合在一起，从而更轻松地实现、测试及交付治理和安全控制措施。

• 减少数据重复

不同系统中存在的数据副本越多，数据不一致和不可信的可能性就越大。借助数据湖仓一体，您可以获得可在整个企业之间共享的单一数据源来做出决策，从而防止数据重复导致任何不一致并产生额外的存储费用。

• 多种工作负载

用户可以将多个工具直接连接到湖仓一体，从而在同一存储库中为分析、SQL、机器学习和数据科学工作负载提供支持。

• 高可伸缩性

借助数据湖仓一体的低成本云对象存储空间，用户可以将计算与存储空间分离开来，提供近乎无限的即时可伸缩性。用户可以根据业务需求分别对计算能力和存储空间进行扩缩。

参考资料

什么是湖仓一体数据平台？怎么构建湖仓一体数据平台

什么是数据湖？一文详解数据湖与数据仓库的区别

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