什么是数据仓库，它与数据湖有何不同？

数据仓库是结构化、已处理数据的集中式存储库，针对查询和分析进行了优化，以支持商业智能和决策制定。其意义在于支持历史数据分析以获得一致的见解，用于财务报告和运营仪表板等场景。数据湖以任何格式（结构化、半结构化或非结构化）存储原始、未处理的数据，便于灵活探索和扩展，非常适合大数据和机器学习应用。 数据仓库依靠提取-转换-加载（ETL）流程和写入时模式原则来确保数据完整性和快速查询性能，使其适用于标准化报告。数据湖采用读取时模式方法，允许在分析过程中按需进行数据转换，从而提高处理多样化数据集的灵活性。在实际应用中，数据仓库在企业环境中提供可靠的见解，而数据湖支持数据科学和物联网分析方面的创新，影响客户分析和预测建模等领域。 关键区别在于数据处理方式：数据仓库提供经过处理的可靠数据用于结构化报告，为战略决策提供价值；数据湖保留原始数据用于灵活且经济高效的探索，支持快速原型设计和人工智能用例。两者各有独特的业务价值——数据仓库确保合规性方面的准确性，数据湖则在发现新趋势方面具有适应性。