将数据湖与数据仓库集成时面临的主要挑战是什么？

整合数据湖和数据仓库将灵活、低成本的原始数据存储（湖）与结构化、高性能的分析（仓库）相结合。这实现了更广泛的分析能力，包括对原始数据的探索性分析以及精心策划的报告和商业智能。主要应用场景包括高级分析、机器学习管道以及提供多样化企业数据的统一视图。 核心挑战源于这两个系统之间的根本差异。模式管理复杂（数据湖的读时模式与数据仓库的写时模式），导致潜在的数据质量不一致。不同的存储格式（数据湖：开放格式；数据仓库：通常为专有格式）和元数据方法造成了集成摩擦。在这些不同环境中协调治理、安全策略和性能优化（数据湖查询与数据仓库查询）非常困难。实时数据湖摄入与批量数据仓库加载之间的延迟不匹配进一步复杂化了同步访问。 主要应用涉及实现跨所有数据粒度的全面分析。关键实施挑战包括在平台之间建立可靠的数据移动管道、定义具有一致含义的语义层，以及设计高效的查询引擎（如数据湖仓）。克服这些挑战对于释放全部价值主张是必要的：经济高效的探索、可信的报告以及整个数据领域的统一治理。