今天，我们生活在一个需要管理大量数据的时代。在当今的数据管理世界中，不断增长的数据仓库和数据湖概念往往成为讨论的主要部分。在本文中，我们讨论每个概念的优缺点。不可否认，两者都是存储数据的存储库，但在功能、用途和架构方面存在根本差异。
我们主要讨论 10 个主要区别数据湖 和 数据仓库做出最佳选择。 这将有助于确定哪一个最适合您的业务。
数据多样性
就数据多样性而言，数据湖可以轻松容纳多种数据类型，包括半结构化、结构化和非结构化数据没有任何预定义模式的本机格式。它可以包括视频、文档、媒体流、数据等数据。相反，数据仓库可以存储已针对特定用例正确建模和组织的结构化数据。结构化数据可以指确认预定义模式并使其适用于传统关系数据库的数据。容纳多样化数据类型的能力使数据湖更容易访问和更容易。
处理方式
在数据处理方面，数据湖遵循读取模式方法。因此，它可以在其湖中获取原始数据，而无需进行结构化或建模。它允许用户在分析时将特定结构应用于数据，因此提供更好的敏捷性和灵活性。然而，对于数据仓库来说，就处理方法而言，数据建模是在摄取之前执行的，然后是写入时模式方法。因此，它需要在将数据加载到仓库之前按照预定义的方案进行格式化和结构化。
存储成本
就数据成本而言，数据湖具有成本效益存储解决方案，因为它们通常利用开源技术。即使组织需要处理大量数据，分布式特性和意外存储基础设施的使用也可以降低总体存储成本。相比之下，数据仓库由于其专有技术和结构化性质而包含更高的存储成本。仓库中采用的严格索引和模式机制导致存储需求增加以及其他费用。
敏捷
数据湖提供了更高的敏捷性和灵活性，因为它们没有严格的数据仓库结构。数据科学家和开发人员可以无缝地配置和配置查询、应用程序和模型，从而实现快速实验。相反，数据仓库以其严格的结构而闻名，这就是适应和修改非常耗时的原因。数据模型或架构中的任何更改都需要在不同业务流程中进行大量协调、时间和精力。
安全性
在谈论数据湖时，安全性随着大数据技术的发展而不断发展。但是，您可以放心，增强的数据湖安全性可以降低未经授权的访问风险。一些增强的安全技术包括访问控制、合规性框架和加密。另一方面，数据仓库中使用的技术已经使用了几十年，这意味着它们具有成熟的安全功能和强大的访问控制。然而，数据湖中不断发展的安全协议使其在安全性方面更加稳健。
用户可访问性
由于数据的非结构化和原始性质，数据湖可以满足高级分析专业人员和数据科学家的需求。虽然数据湖提供了更大的探索能力和灵活性，但它具有用于有效利用的专门工具和技能。然而，当涉及数据仓库时，它们主要针对分析用户和商业智能，在整个组织中具有不同程度的采用程度。
成熟度
数据湖可以说是一种相对较新的数据仓库，正在不断地完善和演化。随着组织开始采用大数据技术并探索用例，可以预期成熟度水平会随着时间的推移而提高。在未来几年，它将成为组织中的一项突出技术。然而，即使数据仓库可以代表一种成熟的技术，该技术也面临着原始数据处理的重大问题。
用例
数据湖是处理来自不同来源的不同类型数据以及机器学习和分析的不错选择。它可以帮助组织分析、存储和摄取来自不同来源的大量原始数据。它还有助于预测模型、实时分析和数据发现。另一方面，数据仓库可以被认为是具有结构化数据分析、预定义查询和报告的组织的理想选择。对于公司来说，这是一个不错的选择，因为它提供了历史数据的集中代表。
集成
说到数据湖，它们需要强大的互操作能力来处理、分析和提取来自不同来源的数据。 数据管道< /span> 和集成框架通常用于简化数据湖环境中的数据、转换、消费和摄取。数据仓库可以与传统报告平台、商业智能、工具和数据集成框架无缝集成。这些旨在支持外部应用程序和系统，从而实现整个组织内的数据协作和共享。
互补性
数据湖通过正确、无缝地容纳原始格式的不同数据源来补充数据仓库。它包括非结构化、半结构化和结构化数据。它提供了一种经济高效且可扩展的解决方案，可通过实时分析、预测建模和机器学习等高级功能来分析和存储大量数据。另一方面，数据仓库通常是一个补充性事务系统，因为它为报告和结构化数据分析提供了集中代表。
因此，这些是数据仓库和数据湖之间的基本区别。即使数据仓库和数据湖具有共同的目标，但在处理方法、安全性、敏捷性、成本、架构、集成等方面也存在一定的差异。组织在选择正确的存储库来存储其数据资产之前需要认识到其优势和局限性。正在寻找可以有效管理而又不增加负担的多功能集中式数据存储库的组织可以选择数据湖。这项技术的多功能性使其成为组织的一个明智决定。