本文对比了数据仓库和数据湖这两个大数据存储和处理中的不同概念

　　本文对比了数据仓库和数据湖这两个大数据存储和处理中的不同概念

　　任何数据都需要得到保护、存储和管理，以便更好地使用。本文比较了数据仓库和数据湖这两个大数据存储和处理概念，比较了它们在定义、特点和应用方面的差异，以便您在业务中做出正确的选择。

　　目前，数据仍然是技术创新的关键之一。任何数据都需要得到保护、存储和管理，以便更好地应用。毫无疑问，有效合理的数据利用确实可以为各类企业带来不同的收益。

　　本文涉及大数据存储和处理的两个不同概念：数据仓库和数据湖。您将认识到它们的主要优势，并为您的业务做出正确的选择。

　　数据仓库：定义、特征和应用

　　数据仓库是用于实施和支持各种业务活动的系统，与大数据分析和结构化相关。通常情况下，数据仓库系统生成的报告用于目标分析、业务战略制定和工作报告。

　　由于采用实时数据分析，系统可以提供最新信息，可以轻松应用于业务的各个方面。

　　数据仓库系统的基本功能包括报告、可视化和商业智能，这使其成为完美的商业分析工具。此外，以下特点也促成了它的广泛应用：

　　数据仓库适用于结构化和处理过的数据类型，提供数据聚合汇总的只读查询、写入机制和预处理功能，是业务分析实现的理想选择。

　　数据仓库一般用于银行、金融、公共部门或酒店行业，数据存储通常经过预处理。

　　数据湖：定义、特征和应用

　　数据湖系统以原创格式存储数据，可以存储结构化（表格或图形）、半结构化（CSV、JSON、日志）、非结构化（电子邮件、文档）和二进制数据（音频、照片等） .) ).

　　Data Lake 与其他数据系统的主要区别如下：

　　与数据仓库不同，数据湖可以完美地处理不同类型的数据，并因其提供具有成本效益的大数据存储而受到高度赞赏。

　　这些功能主要提供给数据科学家和工程师，他们需要足够的空间来存储所有重要数据和项目细节，并在深度学习、实时分析等方面使用系统。

　　图片来自

　　数据湖常用于医疗保健、教育和交通等行业。它可以提供实时洞察力和未来预测列表，以检测和预防各种潜在问题。这些领域通常需要数据后处理程序，而这些程序可以通过数据湖系统轻松实现。

　　哪个更好？

　　简而言之，是使用数据湖还是数据仓库完全取决于您的需求、目标和期望。

　　借助数据仓库系统，您可以使用有组织和预先分类的数据来实现进一步的目标，而数据湖系统可以为您存储原创大小和格式的数据。

　　在了解了每个系统的主要特征及其传统上使用的行业之后，您应该更容易确定哪种系统最适合您的业务。

　　作者介绍：

　　Conrad Sturdy 是一名自由作家，热爱户外活动，相信新鲜空气会带来新的灵感。

　　原文链接：