如何将数据从数据湖迁移到数据仓库进行分析？
数据湖大规模存储原始、多样的数据，而数据仓库提供结构化、优化的数据分析数据。数据迁移连接了探索和报告，支持从半结构化或原始数据源进行高效分析。常见场景包括支持历史趋势分析、监管报告和商业智能仪表板。
核心组件包括提取、转换、加载（ETL）或提取、加载、转换（ELT）管道，以及模式设计工具。关键原则是数据验证、一致性转换和增量加载。此过程为实时分析管道提供动力，提高决策准确性，并与机器学习工作流集成以获取预测洞察。
典型步骤包括目标仓库表的模式设计、从数据湖提取相关数据、应用转换（清理、聚合）、加载到仓库以及验证输出。Apache Spark或基于云的ETL服务等工具可实现自动化。其优势是加速洞察、改进数据治理和减少报告延迟，从而推动更好的业务战略。
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