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方案对于组织利用数据的力量至关重要。了解数据湖和数据仓库的区别和优势，可以帮助企业做出明智的决定，选择最适合其需求的选择。在本博客文章中，我们将探讨数据湖和数据仓库，它们的架构和关键特性，使您能为您的组织做出正确的选择。

关键要点

• 数据湖提供了一种经济高效且灵活的存储原始数据的解决方案，而数据仓库旨在存储用于分析和报告的结构化数据。
• 在选择存储解决方案时，除了要考虑您特定数据和负载的需求外，还应考虑可扩展性、性能和安全性等因素。

了解数据湖

作为集中式存储库，数据湖以原始格式存储原始、未经处理的数据。这种策略为各种分析需求提供了一种灵活和可扩展的解决方案。数据湖可以容纳所有类型的数据，从结构化到非结构化数据，而不会降低数据完整性。这使得数据湖成为存储和分析来自社交媒体、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

数据湖的架构包括使用各种工具和技术构建的存储库，从而建立了存储原始和加工数据的分层结构。数据湖由数据工程师和数据科学家管理，他们必须具备大数据技术、数据建模和数据治理的知识。

数据湖的一个重要优势是能够存储无预定义模式的原始数据。这为数据处理提供了更大的灵活性和敏捷性，因为新数据可以不加映射地直接存入湖中。

数据湖的优势

数据湖带来了众多益处，包括能够容纳所有类型的数据、成本效益高以及跨行业创新潜力。数据湖主要用于机器学习、探索性分析、数据发现、流式计算和运营分析。所有这些任务都可以在这个环境中完成。数据科学家和端到端自助式BI工具可以比在数据仓库中更快地访问更广泛的数据。

例如，在运输行业中，数据湖可以提供预测性见解，从而在供应链管理中实现成本节约。

理解数据仓库

数据仓库是结构化数据的存储库，这些数据已经被清洗并按预定义的业务需求进行了准备，用于战略分析。它们用于存储已经过处理和转换用于特定目的的数据，这些数据可以用于生成分析报告或运营报告。

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，通过要求数据有更结构化的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。它也被优化以适应SQL查询操作。数据仓库采用预定义的模式在将数据加载到仓库之前组织和管理数据。这种方法提供了对数据的更多控制，从而提高了查询性能。

然而，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个一致的“单一数据来源”，促进了协作并提高了洞察力。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合并到单一存储库中，企业可以从不同角度分析数据，从而获得运营的整体视图。

数据仓库通过使用历史数据来全面分析客户行为、偏好和人口统计数据，从而可以带来改进的客户洞察。

比较数据湖和数据仓库：6个关键区别

虽然数据湖和数据仓库都作为数据存储解决方案，但在目的、数据结构、用户、成本、安全性和敏捷性等方面存在几个关键差异。

以下部分将深入探讨这些差异。

通过了解这些关键差异，组织可以做出明智的决定，选择最适合其特定需求和能力的存储解决方案。数据湖和数据仓库都有其优点和缺点，两者之间的选择通常取决于数据类型、用户可访问性、成本和安全要求等多种因素。

目的和用例

在数据湖与数据仓库的持续辩论中，重要的是要注意，虽然数据湖存储原始数据以供未来的潜在使用——为多样化的数据分析需求提供灵活的解决方案——但数据仓库则针对特定目的对数据进行精炼，如生成分析报告或运营报告。

存储在各自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应用的结构化、关系型数据。

数据结构和模式

数据湖具有以下特点

• 它们存储数据时没有严格的架构。
• 它们在数据处理方面提供了更多的灵活性和敏捷性。
• 它们可以适应广泛的来源和数据类型，而无需预定义的架构。

数据仓库有以下特点：

• 它们使用预定义的架构来组织和结构化数据。
• 它们可以促进分析和报告。
• 它们可能更加严格，并且对变化的数据需求适应性较差。

用户和可访问性

数据湖主要服务于对数据工程、数据湖架构和数据分析有深入了解的数据科学家；数据仓库对商业专业人士如业务分析师、高管和用户是可访问的，他们可以使用自助BI和分析工具进行数据评估。这种用户基础和可访问性的区别使得组织在选择数据存储解决方案时考虑其特定需求和能力至关重要。

成本影响

由于可扩展性和适应性，数据湖比数据仓库更具经济性。它们为大容量数据提供了成本效益的存储，为组织提供了一种灵活的数据资产管理解决方案。

相反，数据仓库优先考虑查询性能，这可能影响成本。选择数据湖和数据仓库将取决于组织的预算、数据量以及期望的性能等因素。

安全问题

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

为确保数据湖的安全性，以下措施很重要：

• 建立不同级别的用户访问
• 定期备份数据
• 限制修改访问
• 定期进行审计和IT检查
• 监控用户活动

操作和管理

数据湖比数据仓库提供更多的灵活性和敏捷性，使得组织能够迅速适应变化，做出明智的决策。数据湖的灵活性使得组织能够轻松地收集、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迅速响应市场趋势、客户需求和发展机会，从而获得竞争优势。

数据湖屋：弥合差距

数据湖屋试图结合数据湖和数据仓库的优点。数据湖屋支持从商业智能到机器学习的一系列分析活动。

什么是数据湖屋？

统一数据湖和数据仓库的功能，数据湖屋提供了一个多功能的分析环境。它在云数据湖之上引入了一个存储层，提供ACID事务以确保数据可靠性、流式集成以及高级功能，如数据版本化和架构强制。

这种灵活的分析架构使得组织能够有效地管理和分析大量非结构化数据，包括原始数据及其原生格式，提高了查询能力并减少了数据冗余。

数据湖屋的应用案例

数据湖屋可以用于各种行业，用于多种应用。通过利用原始数据为机器学习和人工智能应用提供支持，数据湖屋使组织能够发现见解，做出数据驱动的决策，从而推动增长和成功。

为您的组织选择正确的数据存储解决方案

为您的组织选择合适的数据存储方案将取决于多种因素，如组织能力、预算、资源和长期目标。在下一节中，我们将讨论在选择数据湖、数据仓库或数据湖屋时需要考虑的关键因素。

需要考虑的因素

选择数据存储方案需要考虑可扩展性、性能、可靠性、安全性、成本、兼容性、数据检索和分析能力、数据治理、合规性和集成能力等因素。数据的量和多样性是确定最合适的数据存储方案的关键因素，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导入和导出的速度，这会影响系统内外数据传输的成本和效率。高速度的数据导入和导出可能会导致更高的成本和更慢的数据传输速度，在选择提供成本效益和高效数据传输能力的存储方案时应予以考虑。

数据安全也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、违规和数据丢失的保护至关重要。请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经授权访问。
• 身份验证机制：实施强身份验证方法，如多因素身份验证，以验证访问数据的用户的身份。
• 符合安全标准：确保所选的数据存储方法符合行业标准法规。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安全、完整性和可用性。

总结

了解数据湖、数据仓库和数据湖屋之间的差异和优势对于组织做出明智的数据存储需求决策至关重要。通过考虑组织能力、预算、资源和长期目标等因素，企业可以选择赋予他们充分利用数据潜力并推动增长的存储解决方案。选择数据湖、数据仓库或数据湖屋最终将取决于您组织的独特需求和目标。

常见问题

数据湖能否替代数据仓库？

数据湖和数据仓库具有不同的功能，存在一些重叠。许多组织会选择同时使用它们。

Snowflake是数据仓库还是数据湖？

Snowflake是一个数据仓库，但它也有在云对象存储中扫描数据的内置能力，提供了一些数据湖的功能。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。

数据湖屋有哪些好处？

数据湖屋提供了许多好处，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。

数据仓库如何提高业务洞察力？

数据仓库通过将来自多个来源的数据整合到一个单一存储库中，为业务提供了一个全面的运营视图，从而实现更全面的分析和洞察。