数据湖与数据仓库详解

作者：社区 / 开发者
2023年11月17日

在大数据时代，选择合适的数据存储解决方案对于组织利用其数据的力量至关重要。了解数据湖和数据仓库之间的差异和优势可以帮助企业就哪种选择最适合其需求做出明智的决策。在这篇博文中，我们将探讨数据湖和数据仓库、它们的架构以及主要特性，使您能够为您的组织做出正确的选择。

主要要点

• 数据湖为存储原始数据提供了一种经济高效且灵活的解决方案，而数据仓库则设计用于存储结构化数据以进行分析和报告。
• 在选择存储解决方案时，除了特定数据和工作负载的要求外，还必须考虑可扩展性、性能和安全性等因素。

了解数据湖

数据湖作为集中式存储库，以其原生格式存储原始、未处理的数据。这种策略为各种分析需求提供了灵活且可扩展的答案。数据湖可以容纳所有类型的数据，从结构化数据到非结构化数据，而不会影响数据保真度。这使得数据湖成为存储和分析来自社交媒体源、物联网设备和日志文件等来源的大量多样化数据的理想选择。

数据湖架构

数据湖的架构包含使用各种工具和技术的存储库，从而建立用于存储原始数据和处理数据的分层结构。数据湖由数据工程师和数据科学家管理，他们必须掌握大数据技术、数据建模和数据治理知识。

数据湖的一个显着优势是它们能够在没有预定义模式的情况下存储数据。这在数据处理中提供了更高的灵活性和敏捷性，因为可以将新数据包含在湖中，而无需映射模式。

数据湖的优势

数据湖带来了丰富的优势，包括容纳所有数据类型、成本效益以及跨行业的创新潜力。数据湖主要用于机器学习、探索性分析、数据发现、流式传输和运营分析。所有这些任务都可以在此环境中执行。数据科学家和端到端自助式 BI 工具可以比数据仓库更快地访问更广泛的数据。

例如，在运输行业，数据湖可以提供预测性见解，从而在供应链管理中节省成本。

了解数据仓库

数据仓库是结构化数据的存储库，这些数据已根据预定义的业务需求进行清理和准备以进行战略分析。它们用于存储已处理和转换为特定用途的数据，这些数据可用于生成分析或运营报告。

数据仓库（包括企业数据仓库解决方案）旨在存储具有预定义模式的结构化数据，通过要求更结构化的数据格式来促进分析和报告。

数据仓库架构

数据仓库的结构是根据业务和产品需求创建的。它还经过定制以优化 SQL 查询操作。数据仓库在将数据加载到仓库之前采用预定义的模式来组织和结构化数据。这种方法提供了对数据的更大控制权，从而带来更好的查询性能。

但是，当基本数据需求发生变化或需要添加新的数据源时，数据仓库可能会更加僵化且难以修改。

数据仓库的优势

数据仓库为业务数据分析提供了一致的“单一事实来源”，从而实现协作和改进的见解。数据仓库可以执行批量报告、商业智能和可视化。通过将来自多个来源的数据整合到一个存储库中，企业可以从各个角度分析数据并全面了解其运营情况。

数据仓库使您能够全面检查客户行为、偏好和人口统计数据，使用历史数据来获得改进的客户见解。

数据湖与数据仓库比较：6 个主要区别

虽然数据湖和数据仓库都用作数据存储解决方案，但它们在几个关键方面有所不同，包括目的、数据结构、用户、成本、安全性和敏捷性。

以下部分将深入探讨这些差异。

通过了解这些主要差异，组织可以就哪种数据存储解决方案最适合其特定需求和能力做出明智的决策。数据湖和数据仓库都有优点和缺点，两者之间的选择通常取决于各种因素，如数据类型、用户可访问性、成本和安全要求。

目的和用例

在正在进行的关于数据湖与数据仓库的争论中，重要的是要注意，虽然数据湖存储原始数据以供未来潜在使用——为各种数据分析需求提供灵活的解决方案——但数据仓库会为特定目的（如生成分析或运营报告）提炼数据。

存储在每个中的数据类型也不同；数据湖可以存储所有类型的数据，包括非结构化和半结构化数据，而数据仓库则存储来自事务系统和业务线应用程序的结构化关系数据。

数据结构和模式

数据湖具有以下特征

• 它们在没有严格模式的情况下存储数据。
• 它们在数据处理中提供更高的灵活性和敏捷性。
• 它们可以容纳各种数据来源和类型，而无需预定义模式。

数据仓库具有以下特征

• 它们使用预定义的模式来组织和结构化数据。
• 它们可以促进分析和报告。
• 它们可能更具限制性，并且对不断变化的数据需求的适应性较差。

用户和可访问性

数据湖主要为精通数据工程、数据湖架构和数据分析的数据科学家提供服务；数据仓库可供业务专业人士（如业务分析师、高管和用户）使用自助式 BI 和分析工具进行数据评估。用户群和可访问性的这种区别使得组织在选择数据存储解决方案时必须考虑其特定需求和能力。

成本影响

由于其可扩展性和适应性，数据湖比数据仓库更经济。它们为大量数据提供经济高效的存储，为组织提供管理其数据资产的灵活解决方案。

相反，数据仓库优先考虑查询性能，这可能会影响成本。数据湖和数据仓库之间的选择将取决于诸如组织预算、数据量和期望性能等因素。

安全问题

与数据仓库相比，数据湖的安全措施不太严格。如果没有正确实施数据质量和数据治理协议，数据湖可能会很快变成数据沼泽。

为了确保数据湖的安全性，务必执行以下操作

• 建立不同的用户访问级别
• 定期备份数据
• 限制修改访问权限
• 执行定期审计和 IT 检查
• 监控用户活动

运营和管理

与数据仓库相比，数据湖提供更高的灵活性和敏捷性，使组织能够快速适应不断变化的条件并做出明智的决策。数据湖的灵活性使组织能够轻松收集、组织和分析数据，确保他们拥有最新的信息来支持其运营。数据管理的敏捷性有助于企业快速响应市场趋势、客户需求和发展中的机遇，从而使其具有竞争优势。

湖仓一体：弥合差距

湖仓一体尝试结合数据湖和数据仓库的优势。湖仓一体支持一系列分析活动，从商业智能到机器学习。

什么是湖仓一体？

湖仓一体统一了数据湖和数据仓库的功能，提供了一个通用的分析环境。它在云数据湖之上引入了一个存储层，为数据可靠性、流式集成以及数据版本控制和模式强制执行等高级功能提供 ACID 事务。

这种灵活的分析架构使组织能够有效地管理和分析大量非结构化数据（包括原生格式的原始数据），从而提供改进的查询功能并减少数据冗余。

湖仓一体的用例

湖仓一体可用于各个行业的多种应用。通过利用原始数据进行机器学习和人工智能应用，湖仓一体使组织能够发现见解并做出数据驱动的决策，从而推动增长和成功。

为您的组织选择合适的数据存储解决方案

为您的组织选择合适的数据存储解决方案将取决于多种因素，例如组织能力、预算、资源和长期目标。在以下部分中，我们将讨论在数据湖、数据仓库或湖仓一体之间进行选择时要考虑的关键因素。

需要考虑的因素

选择数据存储解决方案需要考虑可扩展性、性能、可靠性、安全性、成本、兼容性、检索和分析数据的能力、数据治理、合规性和集成能力等因素。数据的数量和多样性是确定最合适的数据存储解决方案的关键因素，因为它们需要评估数据结构、灵活性、可扩展性和性能等因素。

另一个关键因素是数据进入和退出的速度，这会影响系统中数据传入和传出的成本和效率。高数据进入和退出速度可能会导致更高的成本和更慢的数据传输速度，在选择提供经济高效且高效的数据传输能力的存储解决方案时应考虑这一点。

数据安全是选择数据存储方法时的另一个重要因素。确保敏感数据免受未经授权的访问、泄露和数据丢失至关重要。考虑以下措施以优先考虑数据安全

• 加密：实施加密技术以保护静态和传输中的数据。
• 访问控制：设置访问控制以限制对数据的未授权访问。
• 身份验证机制：实施强大的身份验证方法，例如多因素身份验证，以验证访问数据的用户的身份。
• 遵守安全标准：确保选择的数据存储方法符合行业安全标准和法规。通过优先考虑数据安全，组织可以有效地保护其数据并维护其信息资产的机密性、完整性和可用性。

总结

了解数据湖、数据仓库和湖仓一体之间的差异和优势对于组织就其数据存储需求做出明智的决策至关重要。通过考虑组织能力、预算、资源和长期目标等因素，企业可以选择数据存储解决方案，使其能够充分利用其数据的潜力并推动增长。数据湖、数据仓库或湖仓一体之间的选择最终将取决于您组织的独特需求和目标。

常见问题解答

数据湖可以取代数据仓库吗？

数据湖和数据仓库的功能不同，但有一些重叠。许多组织会选择两者都使用。

Snowflake是数据仓库还是数据湖？

Snowflake是一个数据仓库，但它也能够在云对象存储中就地扫描数据，提供数据湖的部分功能。这使得Snowflake成为从结构化和非结构化数据中获取洞察力的强大工具。

数据湖仓有哪些优势？

数据湖仓具有许多优势，例如减少数据冗余、改进数据治理和统一的存储解决方案。通过结合数据湖和数据仓库的优势，它提供了一种灵活的分析架构。

数据仓库如何改进业务洞察力？

数据仓库通过将来自多个来源的数据整合到一个存储库中，为企业提供其运营的全面视图，从而实现更全面的分析和洞察。