我们在进行很多工作的时候，经常就需要用到数据 ，因为数据是比较准确的，它能够整合很多的资源，这对于企业今后的发展和管理是非常有利的。那么，数据湖和数据仓库的区别是什么呢？...数据湖和数据仓库的区别 我们都知道，数据是无处不在的。数据湖和数据仓库的区别是什么呢？...数据湖主要用来集中存储数据，它就像是一个存储数据库，它可以存储非结构化和结构化的数据，而且经常会用来处理非结构化的数据，数据湖当中的元素是非常好查找的，因为它们有对应的标识符。...数据湖和数据仓库的应用如何 数据湖的应用领域是非常广泛的，它可以应用在物流的领域，还可以应用在制造领域等等，数据仓库应用的领域也非常的广，因为数据仓库的容量是非常大的，它可以应用在各大企业的运营当中，很多的企业在进一步的发展之前...数据湖和数据仓库的区别并不是特别的大，它们两者对于社会的发展都是非常有帮助的，因为数据的分析是非常客观的，数据湖和数据仓库能够为大家提供大量的数据，从而进行正确的决策。
问题4：数据库不仅仅是数据仓库的重访吗？ 我们中的一些人更多地了解了数据湖，特别是在过去的六个月里。...有些人告诉我们，数据湖只不过是数据仓库的转世，本着“去过那里”的精神，其他人则专注于这个“有光泽的，新的”数据湖有多好，而另一些则是站在海岸线尖叫，“不要进去！这不是一个湖 - 这是一个沼泽！...另一方面，数据湖缺乏数据仓库的结构 - 这使开发人员和数据科学家能够轻松地配置和重新配置他们的模型，查询和应用程序。 安全。数据仓库技术已经存在了数十年，而大数据技术（数据湖的基础）则相对较新。...相信我，一个数据湖，在这个成熟的阶段，最适合数据科学家。 为什么这很重要 作为营销人员，您可能会听到您的组织正在建立一个数据湖和/或您的营销数据仓库是一个候选人被迁移到这个数据湖。...尽管数据仓库和数据库都是存储库，但数据仓库不是数据仓库2.0，也不是数据仓库的替代品，这一点很重要。 所以要回答这个问题 - 数据仓库不仅仅是数据仓库吗？- 我的意思是否定的。数据湖不是数据仓库。
数据湖、数据仓库、数据集市，这三个概念都是干什么的，有什么区别呢？这边文章可以为你解释下他们的异同。...关于数据仓库的详细介绍可参考之前的一篇文章：数据分析师应该了解的数据仓库(1) 数据湖和数据仓库如何选择 如果您目前已经拥有完善的数据仓库，当然不建议删除它重新开始。...但是，建议你在建设数据仓库的同时，实施一个数据湖。数据仓库可以继续照常运行，开始用新的数据源填充数据湖，可以将其用于收集所有业务系统数据，然后进行向下建设，沉淀部分数据到数据仓库。...关于数据湖和数据仓库的区别可以参考上一篇文章：数据分析师应该了解的数据湖 数据集市 简单来说，数据集市是数据仓库的一个子部分，专门为特定部门/业务功能设计和构建的。...它结合自下而上方法，帮助企业集成数据集市。 数据集市和数据仓库的区别 ? 所以，对于大型企业来说，数据湖，数据仓库，数据集市都是共存的，针对不同的用户和部分使用。
数据仓库具备哪些功能？ 数据湖 数据仓库有何区别？ 1、数据湖含义。...为了帮助大家更好地了解数据湖与数据仓库的区别，先来分别介绍下它们的含义，数据湖相当于集中储存数据库，它既可以存储结构化数据，也可以存储非结构化数据，可以利用数据湖的原生格式存储任意类型数据，不存在大小限制...3、数据湖 数据仓库的区别。...它们在存储数据形式方面有所区别，数据湖能够保持数据原始形式，数据仓库会对数据形式进行转换或者清理，数据湖的用户包括数据开发人员、数据科学家以及数据分析师等，数据仓库的用户主要是数据分析师。...以上内容就是对数据湖 数据仓库相关知识所做的介绍，数据湖与数据仓库是两种不同的事物，它们之间既存在相似的地方，也存在明显区别，它们适用的场景不同，发挥的作用不一样。
作者 / Goasduff 来源 | Garnter 翻译整理 / 九三山人 数据中心（Data hubs）、数据湖（data lakes ）和数据仓库（data warehouses） 数据中心、数据湖和数据仓库都是数据和分析领导者需要投资的重要领域...Gartner研究公司发现，57%的数据和分析领导者正在投资数据仓库，46%在使用数据中心，39%在使用数据湖。 ?...核心区别 数据仓库和数据湖有一个共同的关注点——支持组织的分析需求。相比之下，数据中心并不关注数据的分析使用。它们不存储长期的详细数据。...它们支持数据共享，并对跨组织的各种应用程序和流程流动的数据应用治理控制。例如，数据和分析负责人可以使用数据中心来改进数据从业务应用程序到数据仓库或数据湖的交付。...例如，数据可以通过数据hub传递到分析结构(数据仓库和数据湖)，数据hub充当中介和治理点。
MPP 架构的数据仓库云服务 Amazon Redshift；随后 AWS 逐渐将数据湖核心转向 Amazon S3。...2湖仓新模式：数据湖 + 数据仓库 =Lake House 综上所述，大数据的时代，开源技术体系的设计确实让云端产品或开源组件构成大数据整体解决方案逐渐兴起，比如数据湖，但并不代表着数据仓库会被淘汰，双方存在必要的联系...一方面，通过上云的方式，持续增强数据仓库的核心能力，将数据仓库实现现代化。另一方面，数据仓库和数据湖，是大数据架构的两种设计方式，两者功能可以相互补充，这意味着双方需要实现交互和共享数据。...而原先传统数据仓库系统和人才短缺又限制了欣和的进一步发展，为此欣和选择使用 AWS 云平台来搭建数据湖。...未来，AWS 坚信与传统的数据仓库和数据分析解决方案相比，湖仓新模式等云端方案将会为用户释放更大的数据价值。 ----
数据仓库和数据湖是大数据使用最广泛的存储架构。但是使用数据湖仓一体怎么样呢？提供数据仓库、数据湖以及现在的湖仓一体的不同供应商都提供了自己独特的优点和缺点，供数据团队考虑。...3.6 湖仓一体的好处 湖仓一体架构将数据仓库的数据结构和管理功能与数据湖的低成本存储和灵活性相结合。...湖仓一体是最新的数据存储架构，它将数据湖的成本效率和灵活性与数据仓库的可靠性和一致性结合在一起。 此表总结了数据仓库、数据湖和湖仓一体之间的差异。...数据仓库、数据湖和湖仓一体中的首选项必须与用户的熟练程度、需求和工作流程相对应。 例如，商业智能团队经常发现结构化数据更方便用于报告和分析目的，从而使数据仓库成为合理的选择。...所有这些可扩展性和性能因素将影响您对数据仓库、数据湖或湖仓一体的选择。
导读：随着近几年数据湖概念的兴起，业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。...可以说，作为最早数据中台概念的提出者，阿里巴巴的数据中台得益于数据仓库的架构。 ? 四、数据湖 VS 数据仓库 综上，数据仓库和数据湖，是大数据架构的两种设计取向。...五、下一代演进方向：湖仓一体 经过对数据湖和数据仓库的深入阐述和比较，本文认为数据湖和数据仓库作为大数据系统的两条不同演进路线，有各自特有的优势和局限性。...数据湖和数据仓库一个面向初创用户友好，一个成长性更佳。对企业来说，数据湖和数据仓库是否必须是一个二选一的选择题？...但是数据湖和数据仓库的边界正在慢慢模糊，数据湖自身的治理能力、数据仓库延伸到外部存储的能力都在加强。
数据湖的崛起 在这个背景下，我们已经看到了数据湖的普及。请不要误解：它不是数据仓库或数据集市的同义词。是的，所有这些实体都存储数据，但是数据湖在以下方面有着根本的不同。...正确使用时，数据湖为业务和技术用户提供查询更小，更相关和更灵活的数据集的能力。因此，查询时间可能会减少到数据集市，数据仓库或关系数据库中的一小部分。...（这样，数据湖就不同于数据仓库）。组织不能将其数据的一部分加载或重新加载到数据湖中。它往往是全部或没有。 一个数据湖的比喻 如果你还在为数据湖的概念而苦苦挣扎，那么下面的比喻可能会澄清一些事情。...但是请注意，用数据填充数据湖意味着它至少会损失一部分结构，而且你猜对了它的一些价值。为此，如果您只对结构化数据感兴趣，那么数据仓库仍然是您最好的选择。...一个小组认为数据湖不仅是重要的，而且对数据驱动的公司来说也是必不可少的。该小组了解当代数据仓库的局限性 - 主要是它们不是为了处理大量的非结构化数据而建立的。
一种新颖的方法将数据湖仓分析的所有优势与数据仓库的高性能完美结合。...它们无缝集成数据湖和数据仓库的优点的潜力，承诺为数据处理和分析带来变革性的体验。然而，这种方法也存在缺陷。本文检验了这些挑战，如查询性能和高成本，并确定了帮助数据湖仓库解决它们的新技术。...这种固有的性能限制促使大多数用户将数据从数据湖仓库复制到专有数据仓库，以实现他们所需的查询性能。但这是一种昂贵的变通方法。...一种现代方法：无流水线的数据湖仓库 数据湖仓库的查询性能固有挑战和作为变通方法的专有数据仓库的使用，正在推动越来越多的企业寻求更高效的替代方案。一种流行的方法是采用无摄入的湖仓架构。...使用无流水线的数据湖仓库 数据湖仓库的演变重塑了数据分析，结合了数据湖和数据仓库的优势。尽管它具有变革性的潜力，但诸如高效查询性能等挑战仍然存在。
在面对大数据挑战时，他声称：不要想着数据的“仓库”概念，想想数据 的“湖”概念。数据“仓库”概念和数据湖概念的重大区别是：数据仓库中数据在进入仓库之前需要是事先归类，以便于未来的分析。...形象的来看，如下图所示，数据湖架构保证了多个数据源的集成，并且不限制schema，保证了数据的精确度。数据湖可以满足实时分析的需要，同时也可以作为数据仓库满足批处理数据挖掘的需要。...数据湖还为数据科学家从数据中发现更多的灵感提供了可能。 ? 和数据仓库对比来看，数据仓库是高度结构化的架构，数据在转换之前是无法加载到数据仓库的，用户可以直接获得分析数据。...而在数据湖中，数据直接加载到数据湖中，然后根据分析的需要再转换数据。 ? 下面我整理了数据仓库和数据湖在多个维度的详细对比。 ?...总结起来，数据湖架构有一下几个显著的特点： 数据存储：大容量低成本 数据保真度：数据湖以原始的格式保存数据 数据使用：数据湖中的数据可以方便的被使用 延迟绑定：数据湖提供灵活的，面向任务的数据绑定
本文目录： 一、前言 二、概念解析 数据仓库 数据湖 数据中台 三、具体区别 数据仓库 VS 数据湖 数据仓库 VS 数据中台 总结 四、湖仓一体 目前数据存储方案 Data Lakehouse（湖仓一体...） 一、前言 数字化转型浪潮卷起各种新老概念满天飞，数据湖、数据仓库、数据中台轮番在朋友圈刷屏，有人说“数据中台算个啥，数据湖才是趋势”，有人说“再见了数据湖、数据仓库，数据中台已成气候”…… 企业还没推开数字化大门...根据定义，数据湖不会接受数据治理，但专家们一致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，并且提供了更高的敏捷性。...总结 根据以上数据仓库、数据湖和数据中台的概念论述和对比，我们进行如下总结： 数据中台、数据仓库和数据湖没有直接的关系； 数据中台、数据仓库和数据湖在某个维度上为业务产生价值的形式有不同的侧重； 数据中台是企业级的逻辑概念...解释拓展： 湖仓一体，简单理解就是把面向企业的数据仓库技术与数据湖存储技术相结合，为企业提供一个统一的、可共享的数据底座。
4.5 数据湖与数据仓库区别 图片 图片 4.5.1 概述 对于数据仓库与数据湖的不同之处，你可以想象一下仓库和湖泊的区别：仓库存储着来自特定来源的货物，而湖泊的水来自河流、溪流和其他来源，并且是原始数据...4.6 数据湖和数据仓库理解误区 误解一：数据仓库和数据湖二者在架构上只能二选一 很多人认为数据仓库和数据湖在架构上只能二选一，其实这种理解是错误的。...数据湖和数据仓库并不是对立关系，相反它们的并存可以互补给企业架构带来更多的好处： 数据仓库存储结构化的数据，适用于快速的BI和决策支撑， 而数据湖可以存储任何格式的数据，往往通过挖掘能够发挥出数据的更大作为...传统的企业级数据仓库在大数据时代的今天，在各类报表应用上依然是无法替代的；但是数仓无法满足大数据时代的数据分析处理的灵活性需求；因此，我们推荐数据仓库应该作为数据湖的上层应用存在：即数据湖是原始业务数据在一个企业...6.3 关系型数据库vs.数据仓库和数据湖 数据仓库、数据湖与关系数据库系统之间的主要区别在于： 关系数据库用于存储和整理来自单个来源(例如事务系统)的结构化数据， 而数据仓库则用于存储来自多个来源的结构化数据
在这一点上，我们最重要的任务之一是清楚地描述数据仓库和数据湖之间的区别。 当我谈论自助服务数据时，不可避免地会出现问题。数据湖和数据仓库的区别是什么？我需要在两者之间做出选择还是两者都需要？...在数据仓库和数据湖之间建立关系的当前最佳实践是什么？本章回答了这些问题以及更多的问题，并详细解释了为什么在各种技术目前的成熟状态下，使用数据湖来扩充现有的数据仓库是最好的选择。...数据湖的优势 数据湖和数据仓库之间的差异 越来越多的企业正在用数据湖扩充数据仓库，使其大数据真正实现自助服务。数据湖和数据仓库之间有八个基本区别。...数据仓库死了 关于数据仓库与数据湖关系的一个最常见的误解是，拥有数据湖之后，就不再需要数据仓库了。也就是说，一旦达到数据湖的最终目标，就可以关闭数据仓库。...数据湖在这方面仍在成熟。 数据仓库将成为数据湖 另一些人认为，随着数据仓库开始增加数据湖的功能，不需要完整的数据湖。
数据仓库、数据湖和数据流的概念和架构数据库可以为解决业务问题提供补充。本文介绍了如何使用原生云技术构建现代数据堆栈。...构建云原生数据仓库和数据湖的最佳实践 以下探索一下通过数据仓库、数据湖、数据流和湖屋构建原生云数据分析基础设施的经验和教训： 教训1：在正确的地方处理和存储数据 首先要问问自己：数据的用例是什么?...如果适当且技术上可行，每个使用者直接实时使用数据。数据仓库或数据湖仍然以接近实时或批量的速度处理数据。 同样，这并不意味着不应该将数据放在数据仓库或数据湖中。但只有在以后需要分析数据时才这样做。...(1)使用数据流、数据湖、数据仓库和数据湖屋进行混合和多云复制的用例 跨数据中心、区域或云计算提供商复制数据有很多理由： 灾难恢复和高可用性：创建灾难恢复集群，并在业务中断时时进行故障转移。...(3)云原生数据仓库的最佳实践超越SaaS产品 构建原生云数据仓库或数据湖是一个庞大的项目。它需要数据摄入、数据集成、与分析平台的连接、数据隐私和安全模式等等。
一种常见的解决方案是使用多个系统，即一个数据湖、几个数据仓库以及其他专用系统（如流、时间序列、图形和图像数据库系统）。...解决数据湖限制的新系统开始出现，LakeHouse是一种结合了数据湖和数据仓库优势的新范式。...LakeHouse使用新的系统设计：直接在用于数据湖的低成本存储上实现与数据仓库中类似的数据结构和数据管理功能。...这样可以提高数据新鲜度，减少等待时间，降低必须同时在数据湖和数据仓库中操作两个数据副本的成本。 存储与计算分离：这意味着存储和计算使用单独的集群，因此这些系统能够支持更多用户并发和更大数据量。...将数据湖和数据仓库合并至一个系统意味着数据团队可以更快地移动，因为他们无需访问多个系统便可使用数据。在早期的LakeHouse中，SQL与BI工具的集成通常足以满足大多数企业数据仓库的需求。
随着大数据技术的不断更新和迭代，数据管理工具得到了飞速的发展，相关概念如雨后春笋一般应运而生，如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数据中台等，这些概念特别容易混淆，本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析...对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解： 首先,数据仓库用于支持决策,面向分析型数据处理,它不同于企业现有的操作型数据库; 其次,数据仓库是对多个异构的数据源有效集成,集成后按照主题进行了重组,并包含历史数据...(image-96e051-1643085666916)] 2.4 数据仓库组件 数据仓库的核心组件有四个：业务系统各源数据库，ETL，数据仓库，前端应用。如下图所示： [图片上传中......2.6 数据仓库系统管理 数据仓库系统发行后，控制权便从数据仓库设计、实现、部署的团队移交给了数据仓库管理员，并由他们来对系统进行管理，涵盖了确保一个已经部署的数据仓库系统正确运行的各种行为。...，它的数据来自数据仓库。
但是这次工作也让我进一步梳理了我对数据仓库，数据湖，LakeHouse这些东西的看法和认识。这方面的东西可以展开来聊一聊。 还是按照惯例，下面的内容是付费内容。
数据仓库当中存储的数据，同样是结构化数据。 数据库用于业务处理，数据仓库用于数据分析，一时间大家都使用得十分愉快。...比如有些情况下，客户希望将数据湖当中的部分数据移至数据仓库、日志系统等节点。我们将这种情况，归纳为由内向外的数据移动操作。...最后，企业还可能要求将数据在不同的专用数据存储方案之间往来移动，比如将数据仓库内的数据提供给机器学习系统。我们将这种情况，归纳为围绕边界的数据移动操作。 1.快速构建起可扩展的数据湖。...亚马逊云科技平台并不是简单粗暴地将数据湖与数据仓库集成起来，而是把数据湖，数据仓库，以及其他一些专门构建的数据存储方案集成起来，赋予统一管理与轻松灵活的数据移动。...此外，刚才我们提到的Amazon Redshift与Athena还支持联合查询，可以跨多种存储方案在运营数据库、数据仓库以及数据湖间对数据执行查询，无需任何数据移动即可提供跨数据湖洞见，消除了设置并维护复杂的提取
一、数据湖的定义 数据湖（Data Lake）是一个以原始格式存储数据的存储库或系统。它按原样存储数据，而无需事先对数据进行结构化处理。...四、数据湖的生命周期 五、数据湖与数据仓库的区别 数据仓库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。...数据湖 数据仓库 数据 来自 IoT 设备、网站、移动应用程序、社交媒体和企业应用程序的非关系和关系数据 来自事务系统、运营数据库和业务线应用程序的关系数据 Schema 写入在分析时（读取型 Schema...） 设计在数据仓库实施之前（写入型 Schema） 性价比 更快查询结果只需较低存储成本 更快查询结果会带来较高存储成本 数据质量 任何可以或无法进行监管的数据（例如原始数据） 可作为重要事实依据的高度监管数据...七、数据湖的挑战 数据湖架构的主要挑战是存储原始数据而不监督内容。对于使数据可用的数据湖，它需要有定义的机制来编目和保护数据。没有这些元素，就无法找到或信任数据，从而导致“数据沼泽”的出现。
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