数据湖与数据仓库：深度解析与比较
在当今这个数据驱动的时代，企业高度依赖数据。 各公司都在积极探索如何高效地挖掘和分析来自不同渠道的数据，以提升业务营收和盈利能力。
然而，如何安全地存储并整合来自多个来源的数据，并充分利用其价值？
数据湖和数据仓库是两种主流的大数据管理方式。 它们的主要区别在于组织如何接收、存储和利用数据。 请继续阅读，以更深入地了解它们之间的差异。
什么是数据湖？
数据湖是一个集中式存储库，它从多个来源采集数据，并以接收时的原始格式（结构化或非结构化）进行存储。 它可以被视为一个原始的数据池，其用途尚未明确。 企业通常将未来可能用于分析的数据存储在数据湖中。
数据湖的主要特点：
- 数据湖中既包含有价值的数据，也包含无用的数据，因此需要大量的存储空间。
- 数据湖可以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。
- 数据湖采用扁平结构。
- 由于数据在分析前不进行处理，因此需要良好的管理和维护；否则，可能会变成“数据沼泽”。
那么，如何从如此庞大且看似混乱的存储库中快速检索数据呢？ 数据湖通过使用元数据标签和标识符来实现这一目标！
什么是数据仓库？
数据仓库是一个更有组织、结构化的存储库，它包含可用于分析的数据。 来自多个来源的结构化、半结构化或非结构化数据被接收、集成、清洗、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，数据会针对特定的业务问题（分析）进行处理。 商业智能 (BI) 系统会查询这些信息以进行分析、报告和洞察。
数据仓库通常包含以下内容：
- 用于存储和管理数据的数据库（SQL 或 NoSQL）。
- 用于准备数据的数据转换和分析工具。
- 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，因此它始终包含相关的数据。 您还可以在数据仓库中使用其他工具来实现人工智能和空间或图形功能等高级功能。 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
重申一下我们之前的内容，数据湖包含未经处理的原始数据，其用途尚未确定。 而数据仓库则包含可直接用于分析的数据，并且这些数据已经处于最佳状态。
数据湖和数据仓库之间的一些关键区别如下：
| 特征 | 数据湖 | 数据仓库 |
| 数据类型 | 从多个来源接收任何格式的原始或处理过的数据。 | 从多个来源获取用于分析和报告的数据。它是结构化的。 |
| Schema | 根据需要动态创建模式（读取时模式）。 | 在写入仓库时预定义模式（写入时模式）。 |
| 数据变更 | 可以轻松添加新数据。 | 处理后数据准备就绪，因此任何新的更改都需要更多的时间和精力。 |
| 数据管理 | 数据需要更新和治理才能相关。 | 数据已经处于最佳状态，因此不需要特定的维护。 |
| 数据量 | 它由大量的大数据（PB）组成。 | 数据通常少于数据湖中的数据（TB）。 |
| 使用场景 | 数据湖可以包含整个组织的运营数据、分析数据或与特定领域相关的数据，供数据科学家用于各种目的，如流分析、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)、运营分析 (OLAP)、报告、创建可视化。 |
| 数据存储 | 数据可以长时间存储和存档，以便随时进行分析。 | 需要经常清除数据以适应最新数据。 |
| 存储成本 | 存储成本低廉。 | 存储和处理成本高且耗时-消耗，因此应该明智地计划。 |
| 数据探索 | 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。 | 数据的范围仅限于特定的业务问题。 |
| 数据库类型 | 由于数据不是以特定的方式组织的，无论是关系型的还是非关系型的都可以用来存储数据。 | 数据仓库通常使用关系数据库，因为数据需要在一种特定的格式中。 |
数据湖和数据仓库的用例
数据湖往往被认为是更方便的选择，因为它具有更强的可扩展性、灵活性和成本效益。 然而，当您需要更相关和结构化的数据进行特定分析时，数据仓库可能是一个更好的选择。
数据湖的一些用例如下：
1. 供应链与管理
数据湖中的海量大数据有助于运输和物流的预测分析。 通过使用历史和当前数据，企业可以顺利规划日常运营，实时监控库存变动，并优化成本。
2. 卫生保健
数据湖包含患者过去和当前的所有信息。 这有助于进行研究、发现模式、为疾病提供更好和提前的治疗、自动化诊断以及获取患者健康状况的最新详细信息。
3. 流数据和物联网
数据湖可以持续接收提交到分析管道的流数据，以便进行持续的报告并检测任何异常活动。 这是可能的，因为数据湖能够收集（接近）实时数据。
数据仓库的一些用例是：
1. 金融
公司的财务信息可能更适合数据仓库。 员工可以轻松地以图表和报告的形式访问有组织和结构化的信息，以管理财务流程、处理风险和制定战略决策。
2. 营销和客户细分
数据仓库创建一个从多个来源收集的关于客户的“真实”或正确数据的单一来源。 公司可以分析这些数据以了解客户行为、提供定制折扣、根据客户偏好细分客户并产生更多潜在客户。
3. 公司仪表板和报告
许多企业使用 CRM 和 ERP 数据仓库来提取关于外部和内部客户的数据。 数据始终是相关的，并且可以用于创建任何类型的报告和可视化。
4. 从遗留系统迁移数据
利用数据仓库的 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。 这将有助于组织深入了解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包括：
- 微软 Azure – Azure 可以存储和分析 PB 级的数据。 Azure 有助于轻松调试和优化大数据程序。
- 谷歌云 – 谷歌云提供对任何类型海量大数据的经济高效的接收、存储和分析。 它还与 Apache Spark、BigQuery 和其他分析加速器等分析工具集成。
- MongoDB Atlas – Atlas 数据湖是一个完全托管的数据湖存储。 它提供了一种经济高效的方式来存储大规模数据，并且可以运行使用较少计算能力的高性能查询，从而节省时间和成本。
- 亚马逊 S3 – AWS 云提供了构建灵活、安全且经济高效的数据湖所需的工具。 它有一个交互式控制台来管理数据湖用户和控制对用户的访问。
数据仓库工具示例
一些顶级数据仓库解决方案提供商是：
- SAP – SAP 数据仓库允许用户从语义上访问来自多个来源的丰富数据。 企业可以安全地共享见解和模型、加速决策制定并安全地结合外部和内部数据。
- ClicData – ClicData 的智能和集成数据仓库可确保数据完整性、质量和易于报告。 ClicData 提供调度系统和实时 API，因此您可以随时获取更新的数据。
- 亚马逊 Redshift – 作为使用最广泛的数据仓库之一，Redshift 使用 SQL 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。 它提供了成本和性能的良好平衡。
- IBM Db2 仓库 – 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，并共享一个通用 SQL 引擎以简化查询。
- Oracle 云数据仓库 – Oracle 使用内存数据库并提供图形、机器学习和空间功能来深入研究数据，从而实现更快、更丰富的数据分析。
最后总结
数据湖和数据仓库各有优势和适用的场景。 虽然数据湖更具可扩展性和灵活性，但数据仓库则提供可靠且结构化的信息。 数据湖的实施相对较新，而数据仓库是许多组织用来有效管理其内部和外部数据的成熟方案。