数据湖和数据仓库如何相互补充？

数据湖和数据仓库在现代数据架构中具有不同但互补的用途。数据湖采用读时模式方法，以低成本存储大量原始、多样的数据（结构化、半结构化、非结构化数据），非常适合数据摄入和探索。数据仓库存储高度处理、结构化的数据，采用预定义模式（写时模式）进行组织，针对快速查询和分析进行了优化。它们的互补性使组织能够利用数据湖的灵活性进行数据摄入和发现，同时借助数据仓库的性能和治理能力开展可信的报告工作。 数据湖充当可扩展的着陆区，以最少的前期处理吸收任何数据类型。这使得能够对原始数据集进行数据发现、机器学习和探索性分析。随后，针对特定业务需求（如运营报告或仪表板）精心准备的经过提炼、清洗和建模的数据，通过ELT流程加载到数据仓库中。它们共同支持完整的数据生命周期：数据湖为原始数据和数据科学提供广泛的存储和灵活性，而数据仓库为结构化商业智能提供受治理的高性能访问，确保决策数据的可靠性和质量。 实施过程包括：1）将原始数据着陆到数据湖中；2）转换和清理相关数据子集；3）将转换后的数据按适当的模式加载到数据仓库中；4）在两个层次上实施数据治理。这种集成提供了关键的业务价值：以低成本存储和探索原始数据的敏捷性，以及对可信信息进行高速、可靠分析的能力。主要用例包括从数据湖为机器学习管道提供数据，以及从数据仓库交付商业智能。