数据湖和数据仓库的区别是什么?
1、数据湖与数据仓库的主要区别如下：定义与功能：数据湖：是一个存储企业各种原始数据的大型仓库，允许存取、处理、分析及传输数据。它能够实现数据的集中式管理，挖掘出多种之前未具备的能力，并结合先进的数据科学与机器学习技术。数据仓库：更侧重于组织与分析数据，支持决策支持系统。
2、区别：与数据仓库、数据湖和数据平台相比，数据中台更注重数据的业务应用和服务，能够更快速地响应业务需求。总结：这些数据管理工具各有侧重点，理解它们的特性有助于在实际应用中做出合适的选择。
3、与数据库的区别：主要区别在于处理的数据规模、查询的复杂性以及应用场景。数据仓库面向分析处理，支持复杂的查询和数据挖掘。 应用场景：在大数据场景下，数据仓库能够提供更高效的数据处理和分析能力。数据湖： 定义：近年来兴起的概念，提供了一种集中式存储库，能够存储各种结构化和非结构化数据。
4、存储方式的不同：数据仓库通常面向结构化数据存储，进行数据模型的预先设计和数据的整合处理；而数据湖则可以存储海量的结构化和非结构化数据，不需要预先定义数据的格式和结构。
5、数据湖与数据仓库是数据管理中的两种关键架构，它们各有特点。数据湖，如同一个无限制的存储库，汇聚所有结构化和非结构化数据，无论数据类型，都以其原始格式存储，为数据科学家提供了极大的灵活性，特别适用于那些需要进行复杂预测建模和统计分析的场景。
数据中台与大数据、数据仓库、数据湖、BI的区别
与数据仓库相比，数据中台的梳理流程更为全面，考虑企业全局，如新零售中的多渠道数据整合。它不仅构建数据模型，还涉及数据治理和业务赋能，需要匹配的组织架构。数据仓库则侧重于数据建模，而数据中台则囊括了建、治、管、服的全链条。
区别：与数据仓库、数据湖和数据平台相比，数据中台更注重数据的业务应用和服务，能够更快速地响应业务需求。总结：这些数据管理工具各有侧重点，理解它们的特性有助于在实际应用中做出合适的选择。
大数据平台与数据仓库大数据平台是一个物理层面的支撑系统，主要负责处理和存储海量数据，包括结构化和非结构化数据，如Hadoop生态下的大数据框架。它为数据仓库、数据湖和数据中台提供基础技术支撑，侧重于数据的采集、存储和计算能力。
区别： 数据仓库更侧重于数据的存储与查询分析，为决策提供支持。 数据平台则是一个更全面的解决方案，涵盖了数据处理的所有环节，并支持更多类型的数据与分析方式。 数据中台则更强调数据的集成与服务化，促进数据的流通与复用，加速业务创新。
浅析湖仓一体
1、湖仓一体技术通过将数据仓库治理能力引入数据湖中，实现了高效建仓和灵活建湖的结合，显著提升了数据管理效率与灵活性。它通过引入数据仓库的结构化处理和数据湖的非结构化数据存储优势，实现了一体化数据处理平台的构建，从而解决传统架构中的问题，为大数据分析提供了更佳的解决方案。
2、统一的数据平台：湖仓一体架构将数据湖和数据仓库的功能整合在一起，形成了一个统一的数据平台，方便用户进行数据管理和分析。高性能查询：通过采用先进的OLAP引擎，湖仓一体架构能够提供高性能的数据查询和分析能力，满足用户对数据实时性和准确性的需求。
3、灵活性：湖仓一体继承了数据湖的灵活性，能够支持多种数据类型和格式的存储，同时提供流批一体的处理能力。高效性：通过结合数据仓库的优化查询能力，湖仓一体在保证查询性能的同时，降低了存储和计算成本。数据存储与访问：热数据存储：高查询频率的数据通常存放在优化过的数据仓库中，以提供高效的查询响应。
4、湖仓一体是一种将数据湖与数据仓库的功能整合在一起的大数据架构模式。以下是关于湖仓一体的几个关键理解点：核心目的：简化架构：通过整合数据湖和数据仓库的功能，减少架构的复杂性。降低成本：利用数据湖的低成本存储优势，同时结合数据仓库的高效计算能力，实现成本效益最大化。
5、湖仓一体是一种融合了数据湖的灵活性与数据仓库的生产优化特性的全方位数据管理基础设施。
大数据平台、数据湖、数据仓库和数据中台区别与联系
大数据平台与数据仓库大数据平台是一个物理层面的支撑系统，主要负责处理和存储海量数据，包括结构化和非结构化数据，如Hadoop生态下的大数据框架。它为数据仓库、数据湖和数据中台提供基础技术支撑，侧重于数据的采集、存储和计算能力。
区别：与数据仓库、数据湖和数据平台相比，数据中台更注重数据的业务应用和服务，能够更快速地响应业务需求。总结：这些数据管理工具各有侧重点，理解它们的特性有助于在实际应用中做出合适的选择。
与传统数据仓库、数据集市、数据湖等相比，数据中台提供了更高级别的数据管理和分析工具、流程与方法论，支持业务部门更高效地使用数据。三者的联系： 数据平台是一个宽泛的概念，包含了大数据平台和数据中台等多种类型的数据管理工具和系统。
数据中台从技术的层面承接了数据湖的技术，并对其进行扩展和优化，以支持更复杂的数据处理和分析需求。数据仓库则更注重数据的存储和查询性能，以满足企业的决策和分析需求。综上所述，数据中台、数据平台和数据仓库在定义、功能、目的和技术层面等方面都存在明显的区别。
数据湖与湖仓一体是如何演变而来的?详谈大数据存储架构的变迁!_百度...
综上所述，大数据存储架构的变迁经历了从数据仓库到数据湖，再到湖仓一体的演变过程。这一变迁反映了企业对数据处理和分析需求的不断提升，以及技术的不断进步和创新。
架构的演变：单一数据仓库阶段：早期金融行业主要依赖单一的数据仓库来存储和处理数据。大数据Hadoop平台阶段：随着数据量的增长，金融行业开始采用Hadoop等大数据技术平台来处理海量数据。
自2021年“湖仓一体”概念首次被Gartner纳入数据管理领域成熟度模型后，企业数字化转型的深入推动了这一新型技术的广泛瞩目。众多企业将“湖仓一体”视为数字化转型的重要基础设施。数据平台的发展历程，从上世纪60年代的数据库，到90年代的数据仓库，再到2010年出现的数据湖，数据管理架构经历了三次迭代。
