目标用户群 不同的用户可能需要访问

[shukla7789]

不同的存储类型。通常，业务或数据分析师需要提取见解以用于报告目的，因此数据仓库更适合他们。

另一方面，数据科学家可能需要访问非结构化数据来检测模式或构建深度学习模型，这意味着数据湖非常适合他们。

生态系统
在数据仓库或数据湖之间进行选择时要考 新西兰电话号码数据 虑的另一个重要因素是您组织的现有技术生态系统。由于开源软件 Hadoop 的兴起，数据湖变得非常流行。

如果您的组织不喜欢开源软件，那么将数据移动到数据湖可能会很困难。

预算
数据管理计划始终需要考虑打算使用或构建的技术和架构的成本。数据湖的成本远低于数据仓库，因为数据以未经处理的原始格式存储在湖中，占用的存储空间较少。



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选择哪一个？
数据仓库和数据湖都被组织用作集中式数据存储，使不同的用户和组织单位能够访问和使用数据来提取见解并执行任何分析。通常，组织需要数据湖和仓库来支持所有必需的用例和最终用户。

数据湖能够存储各种形式的数据，无论是结构化数据还是非结构化数据。此外，在存储数据之前不需要进行任何预处理，因为一旦将数据存储在数据湖中，就可以进行预处理。数据湖最适用于需要访问非结构化数据来构建人工智能或机器学习模型的数据科学家和工程师。数据湖也比数据仓库更具成本效益，因为它们不要求存储的数据具有任何特定格式，例如模式。

相反，数据仓库只能存储结构化数据，这些数据可供特定组织单位进行分析以揭示业务洞察。因此，通常需要围绕数据仓库构建ETL 流程。ETL 功能使数据能够以预期的格式存储并提取或转换，以便用户可以对它们执行特定任务。因此，数据仓库最适合业务或运营分析师，他们需要使用架构访问关系数据，以便他们能够创建报告并通过发现洞察来支持决策。

最后的话
在本文中，我们讨论了数据湖和仓库之间的主要区别。但请注意，这并不是一个同类比较。两者都支持不同的用例，服务于不同的用户，组织通常需要两者才能有效运作。

数据湖是一种更灵活、无模式的存储，能够存储非结构化、半结构化或结构化数据。它们通常对数据科学家或工程师等技术含量更高的用户有用。另一方面，数据仓库只能接受关系数据，这对需要访问可供分析的数据的技术含量较低的人更有用。