如何对存储在数据湖和数据仓库中的大数据进行分析？

对存储在数据湖和数据仓库中的大数据进行分析可利用这些存储库的功能。数据湖存储大量原始的、多样化的数据（结构化、半结构化、非结构化），非常适合探索性分析。数据仓库存储经过处理的结构化数据，针对特定业务问题的查询进行了优化。分析可提取有价值的见解，驱动决策制定，并为个性化推荐和欺诈检测等应用提供支持。 执行分析涉及关键流程。数据从源头摄入到数据湖中。对于仓库分析，原始数据需经过ETL/ELT流程：清理、转换并加载到结构化模式中。分析执行在数据湖上使用查询引擎（如Presto、Spark SQL），以利用其灵活性；在数据仓库上则使用专用的OLAP引擎（如Amazon Redshift、Snowflake）来进行高速SQL查询。云平台提供可扩展性。治理和编目对于确保数据质量、安全性和可发现性至关重要。 常见步骤包括：1）**数据摄入**：使用Kafka、Flume或云服务等工具将数据摄入数据湖。2）**准备与转换**：使用Spark、dbt或云数据流等工具对数据进行清洗、丰富和结构化处理。处理后的数据可能会进入数据仓库。3）**执行分析**：通过Presto、Spark等引擎或专用的仓库计算资源运行SQL查询、机器学习模型（如使用Spark MLlib）或复杂处理管道。4）**可视化/消费**：通过BI工具（Tableau、Power BI）、仪表板或业务系统交付分析结果。此过程将原始数据转化为可操作的情报，推动优化、趋势预测和战略决策。