数据湖和数据仓库在数据分析领域发挥着越来越重要的作用。企业越来越依赖其数据。要想利用好指尖上的所有数据，您需要考虑存储和结构数据的适用方式。目前有两种解决方案，分别是数据湖和数据仓库，但应该选择哪一种比较好呢。
简短的回答是：您可能两者都需要。但对于许多企业来说，这不是数据湖和数据仓库的问题，因为它们各自服务于不同的目的和领域。
数据湖包含各种原始数据信息，其中一些信息可能是敏感的（例如财务信息）。为此，数据湖提供了一个安全的数据存储解决方案，这得益于大量的功能和协议。
例如，数据分析师可以创建一个具有基于角色访问和身份验证阶段的数据湖，用户只能访问他们需要的数据。其他协议，如自动数据监控和数据加密，也是基础设施的关键部分。通过这种方式，数据分析师和IT团队可以知晓数据在未经授权的情况下被访问或更改以及其他可疑的用户行为。
虽然数据湖解决方案可以配置为本地操作，但云数据存储最适合数据湖。云计算技术提供的可扩展存储具有相似的特点，像亚马逊这样的企业级云平台是为存储海量数据而构建的。它们还可以简化数据管理，因为您可以从中央源监控访问、安全性、成本和其他资源。
我们再来了解一下什么是数据仓库。根据定义，数据仓库是一种数据库类型，用于满足源于事务性应用程序的关系数据。这种类型的数据是结构化的，允许用户进行快速查询以用于报告目的。
那么，您知道数据湖与数据仓库有什么区别吗？
首先，数据湖比数据仓库能处理更多类型的数据。数据仓库坚持使用来自业务应用程序的结构化关系数据。数据湖也可以存储这些数据，但它也可以存储来自应用程序、联网设备、社交媒体和其他来源的非关系数据。
其次，数据仓库中的数据遵循特定的模式。其目标是提供单一的真实数据来源，因此必须在用户访问数据之前对其进行清理和转换。而数据湖不依赖于任何特定的模式。
再次，通常有特定问题提问和回答的用户将受益于数据仓库的结构。而有了数据湖，用户可能知道也可能不知道他们现在或将来需要回答的问题。这就像保存数据以备不时之需。
在数据仓库和数据湖之间进行选择，除了要了解数据湖和数据仓库之间的区别之外，最重要的是，这对您有什么样的帮助。
越来越多的企业正在从数据仓库转向数据湖，因为它能够发现隐藏的见解并提取更多的商业价值。企业可以利用数据湖从更多的来源获取更多的信息。这使得各部门能够更有效地协作，并改善整个企业的决策制定。
例如，数据湖可以证明其在与客户交互方面很有用。通过结合CRM和社交媒体渠道的数据，销售和营销团队可以更多地了解购买历史、消费模式和支持需求，以定制他们的产品和改善服务。
互联数据还可以帮助企业提高产品开发和运营效率。例如，进行更快地调查，以提高您进入市场的速度，并了解客户愿意为新产品购买的价格。
然而，这并不是说数据仓库不再在您的大数据战略中占有一席之地。当他们同时拥有这两种产品时，企业可能会看到更多的价值，因为每种产品都服务于不同的终端用户和情景。
