数据湖和数据仓库的主要区别在于，数据湖从物联网设备、网站、移动应用程序、社交媒体和企业应用程序获取非关系型和关系型数据，而数据仓库从事务系统、操作数据库和业务线应用程序获取数据。

数据湖是一个集中的存储库，允许以任何规模存储结构化和非结构化数据。相反，数据仓库是一个帮助分析数据、报告和可视化数据以做出更好决策的系统。

覆盖的关键领域

1.什么是数据湖-定义，功能2.什么是数据仓库-定义，功能3.数据湖和数据仓库的区别是什么-关键区别比较

关键术语

大数据、数据湖、数据集市、数据仓库、ETL

什么是数据湖(data lake)？

数据湖是一个存储库，它以本机格式保存大量原始数据，直到需要时为止。DataLake存储来自各种业务应用程序的关系数据，以及来自物联网设备、社交媒体和移动应用程序的非关系数据。可以使用各种技术，如SQL查询、大数据分析、实时分析、机器学习等来获取业务见解。

此外，数据湖提供了多种优势。它可以从各种来源收集数据并以原始格式存储。因此，它避免了定义结构、模式和执行数据转换所需的额外时间。数据科学家和业务分析师也可以分析数据，而无需将数据移动到单独的分析系统。此外，还可以应用机器学习技术来获得最佳结果并做出业务决策。

此外，它还提高了创新、客户互动和运营效率。另一方面，可以有数据而不必对内容进行任何监督。因此，应该有对数据进行编目和保护的机制。

什么是数据仓库(data warehouse)？

A data warehouse is a system that improves the business intelligence process. It converts data into valuable information in order to ****yze the business. Thus, this helps to monitor the current status and to make future decisi***. Furthermore, data warehouses are subject oriented, integrated, time variant and nonvolatile. There are data marts in a data warehouse. These data marts contain data for specific users. For example, HR and sales departments have separate data marts. It increases data integrity and security.

组织中有各种数据源。这些数据源中的数据被提取、转换并加载到数据仓库中。这个过程也称为ETL过程。然后，对数据进行集成和处理，以获取有用的业务见解。在存储数据之前，需要定义数据仓库的结构和模式。数据仓库的结果允许操作报告和分析。

数据湖(data lake)和数据仓库(data warehouse)的区别

定义

数据湖是一个海量的、易于访问的、集中的、包含大量结构化和非结构化数据的存储库。相反，数据仓库是一个中心位置，它存储来自多个数据源的合并数据。因此，这就是数据湖和数据仓库的主要区别。

数据

此外，数据湖从物联网设备、网站、移动应用程序、社交媒体和企业应用程序中获取非关系和关系数据。相反，数据仓库从事务系统、操作数据库和业务线应用程序中获取数据。

查询结果

查询结果是数据湖和数据仓库的另一个区别。数据湖使用低成本存储获得快速查询结果，而数据仓库使用高成本存储获得快速查询结果。

分析方法

此外，数据湖使用机器学习、预测分析、数据发现和分析，而数据仓库使用批量报告、商业智能和可视化。因此，这是数据湖和数据仓库之间的另一个区别。

用户

此外，数据科学家、数据开发人员和业务分析师使用数据湖，而业务分析师主要使用数据仓库。

结论

数据湖和数据仓库的主要区别在于，数据湖从物联网设备、网站、移动应用程序、社交媒体和企业应用程序获取非关系和关系数据，而数据仓库从事务系统、操作数据库和业务线应用程序获取数据。

引用

1.“什么是数据湖？”亚马逊，可在这里找到。2什么是数据湖？–定义来自WhatIs.com。 2.“什么是数据湖？”来自WhatIs.com的定义，