您的企业如何在数据仓库和数据湖之间做出选择？

数据仓库和数据湖是企业分析的核心架构。数据仓库存储高度结构化、经过处理的数据，针对复杂SQL查询和商业智能进行了优化，非常适合预定义报告和历史分析。数据湖以原生格式存储大量原始数据——结构化、半结构化和非结构化数据，适用于探索性分析、机器学习，以及处理模式未预先定义的多样化数据源。选择哪种架构会影响数据可访问性、分析类型和基础设施成本。 数据仓库实施严格的写入时模式，通过预定义的维度模型确保数据质量，并为已知业务问题提供快速性能。数据湖采用读取时模式，提供极大的灵活性，可低成本存储任何数据类型，并能借助Spark和机器学习框架等不断发展的工具发现意外洞察。虽然数据仓库简化了结构化报告，但数据湖能更好地处理大数据的体量、多样性和速度。企业通常会采用混合湖仓架构，将原始数据摄入数据湖，然后将经过整理的子集处理到数据仓库或数据集市中。 根据主要用例进行选择。若需要一致的、受治理的报告、性能关键的SQL分析和业务KPI，选择数据仓库。当处理多样化、大规模的原始数据源（如物联网、日志、社交媒体），需要高级分析、机器学习，或在定义模式前进行灵活探索时，选择数据湖。评估数据结构、分析速度需求、治理要求和团队技能，以确定最适合的架构或架构组合。