数据湖 vs 数据仓库：有何区别？

今天的企业以数据为中心。公司正在寻找有效地从各种来源挖掘和分析数据，并提高业务收益和利润的方法。

但是，存储和整合来自多个来源的数据并充分利用它的最安全的地方是什么?

数据湖和数据仓库都是管理大量大数据的流行方式。它们之间的区别在于组织如何摄入、存储和使用数据。继续阅读以了解更多信息。

什么是数据湖?

数据湖是指一个中央存储库，其中收到的来自多个来源的数据（以任何格式（结构化或非结构化））被存储。它就像是一个未知用途的原始数据池。企业通常将可能在未来分析中有用的数据存储在数据湖中。

数据湖的主要特点:

• 它包含有用和无用的数据，因此需要大量存储空间。
• 存储实时和批处理数据-例如，您可以存储来自物联网设备、社交媒体或云应用程序的实时数据，以及来自数据库或数据文件的批处理数据。
• 具有扁平的体系结构。
• 由于数据在需要进行分析之前不会被处理，因此需要进行良好的治理和维护;否则，它可能会变成数据沼泽。

那么，我们如何从如此庞大且看似混乱的存储库中快速检索数据呢?好吧，数据湖使用元数据标签和标识符来实现这个目的!

什么是数据仓库?

数据仓库是一个更有组织和结构化的存储库，其中包含准备好进行分析的数据。来自多个来源的结构化、半结构化或非结构化数据被摄入、整合、清洁、排序、转换，并使其适合使用。

数据仓库包含大量的历史和当前数据。通常，数据被处理用于解决特定的业务问题（分析）。业务智能（BI）系统通过查询这些信息进行分析、报告和洞察。

数据仓库通常包括以下内容:

• 用于存储和管理数据的数据库（SQL或NoSQL）
• Data transformation和分析工具以准备数据
• 用于数据挖掘、统计分析、报告和可视化的BI工具

由于数据仓库服务于特定的目的，您将始终拥有相关的数据。您也可以在数据仓库中使用其他工具来满足高级功能，如机器学习和空间或图形功能。为特定领域创建的数据仓库称为数据集市。

数据湖和数据仓库之间的主要区别

重申上面所读的，数据湖包含未定义用途的原始数据。相反，数据仓库包含准备好进行分析并已处于最佳形式的数据。

数据湖和数据仓库之间的一些区别包括:

数据湖	数据仓库
原始或经过处理的数据以任何格式从多个来源摄取	数据从多个来源获取，用于分析和报告。它是结构化的
需要根据需要动态创建模式（读时模式）	在写入数据仓库时预先定义模式（写时模式）
可以轻松添加新数据	数据经过处理后已经准备好，因此任何新的更改都需要更多的时间和精力。
数据需要更新和管理才能保持相关性	数据已经是最佳形式，因此不需要特定的维护
它包含大量的大数据（千亿字节）	数据通常比数据湖中的数据少（万亿字节）。数据仓库可以包含整个组织的操作数据、分析数据或与特定领域相关的数据
数据科学家用于流式分析、人工智能、预测分析和许多用例。	业务分析师用于事务处理（OLTP）、操作分析（OLAP）、报告和创建可视化
数据可以长时间存储和归档，随时进行分析。	数据需要经常清理以容纳最新的数据
存储成本低廉。	存储和处理成本高昂且耗时，因此应谨慎规划。
数据科学家可以通过查看数据来开发新的问题和解决方案。	数据的范围局限于特定的业务问题。
由于数据没有以特定方式组织，因此可以使用来存储数据。	数据仓库通常使用关系型数据库，因为数据需要以特定格式存在。

数据湖和数据仓库的用例

很容易将数据湖视为更方便的选择，因为它更具可扩展性、灵活性和经济性。然而，当您需要更相关和结构化的数据用于特定分析时，数据仓库可能是一个很好的选择。

数据湖的一些用例如下：

#1. 供应链和管理

数据湖中大量的数据可用于运输和物流的预测分析。通过使用历史和当前数据，企业可以顺利计划其日常运营，实时检查异常情况，并优化成本。

#2. 医疗保健

数据湖中包含有关患者的所有过去和当前信息。这对于研究、发现模式、提供更好和提前治疗疾病、自动化诊断以及获取患者健康最新详细信息非常有帮助。

#3. 流式数据和物联网

数据湖可以持续接收提交到分析管道的流式数据，以进行持续报告和检测任何异常活动和动态。这是由于数据湖收集（近）实时数据的能力。

数据仓库的一些用例包括：

#1. 金融

公司的财务信息可能更适合数据仓库。员工可以轻松访问以图表和报告形式呈现的组织和结构化信息，以管理财务流程、处理风险并做出战略决策。

#2. 市场营销和客户分割

数据仓库创建了关于从多个来源收集的客户的单一的“真实”或正确数据来源。公司可以分析这些数据以了解客户行为、提供定制折扣、基于客户偏好对客户进行分割，并生成更多潜在客户。

#3. 公司仪表板和报告

许多企业使用CRM和ERP数据仓库提取有关外部和内部客户的数据。这些数据始终是相关的，并且可以信任用于创建任何类型的报告和visualization。

#4. 从遗留系统迁移数据

使用数据仓库的ETL功能，公司可以轻松地将遗留系统数据转换为新系统可以分析的更可用的格式。这将帮助组织洞察历史趋势并做出准确的业务决策。

数据湖工具示例

一些顶级数据湖提供商为：

• Microsoft Azure – Azure可以存储和分析PB级数据。Azure便于调试和优化大数据程序。
• Google Cloud – Google Cloud提供了成本效益的大数据任意类型的摄入、存储和分析。它还与像Apache Spark、BigQuery和其他分析加速器之类的分析工具集成。
• MongoDB Atlas – Atlas数据湖是一个完全托管的数据湖存储。它提供了存储大规模数据的经济有效方式，并且可以运行使用较少计算资源的高性能查询，从而节省时间和成本。
• Amazon S3 – AWS云提供了构建灵活、安全和具有成本效益的数据湖所需的工具。它具有一个交互式控制台，用于管理数据湖用户并控制用户访问权限。

数据仓库工具示例

一些顶级数据仓库解决方案提供商为：

• SAP – SAP数据仓库允许用户从多个来源语义访问丰富的数据。企业可以安全地共享见解和模型，加速决策，并安全地结合外部和内部数据。
• ClicData – ClicData的智能集成数据仓库确保数据完整性、质量和报告的便捷性。ClicData提供定时系统和实时API，以便随时获取更新的数据。
• Amazon Redshift – Redshift作为最常用的数据仓库之一，使用SQL来分析各种数据库、湖泊或其他仓库中存在的所有类型的数据。它提供了良好的成本和性能平衡。
• IBM Db2 warehouse – IBM提供内部、云和集成数据仓库解决方案。它还集成了机器学习和人工智能工具，以进行更深入的数据分析，并共享了一个用于简化查询的公共SQL引擎。
• Oracle Cloud Data warehouse – Oracle使用内存数据库，并提供图形、机器学习和空间功能，以进行更快但更丰富的数据分析。

最后的话

数据湖和数据仓库各有其优点和理想的用例。虽然数据湖更具可扩展性和灵活性，但数据仓库始终具有可靠和结构化的信息。数据湖实现相对较新，而数据仓库是许多组织用于有效管理其内部和外部数据的已验证概念。