将数据湖与数据仓库集成有哪些好处？

数据湖以原生格式存储海量原始、非结构化、半结构化和结构化数据，能够以低成本实现灵活的数据摄入。数据仓库存储经过高度处理的结构化数据，针对特定分析查询进行了优化。将它们集成起来，结合了数据湖的灵活性和可扩展性与数据仓库的性能、治理和可信报告能力，从而实现现代化的混合架构。 这种集成利用了每个系统的互补优势。数据湖充当高容量、多样化数据源的暂存区，之后经过提炼和验证的数据被移至数据仓库，用于高性能商业智能和SQL分析。其核心特征包括跨两个平台的统一治理和元数据管理，以及对多样化分析工作负载的支持（在数据湖中对原始数据进行探索，在数据仓库中对经过整理的数据进行运营报告）。它打破了传统的数据孤岛。 主要优势在于显著的运营和战略益处。通过在数据湖中低成本存储原始数据，同时优化数据仓库的性能，实现了成本效益。通过保留原始数据用于未来分析，同时提供对整理数据的便捷访问，实现了“面向未来”的能力。用户能够灵活地在数据湖中探索数据，并在数据仓库上运行结构化分析。减少的ETL摩擦和统一的治理简化了运营，提高了数据安全性，并最终加速了整个数据生命周期的洞察生成。