现代数据架构中数据湖和数据仓库的未来是什么？

数据湖是存储原始数据的大型存储库，数据格式不限，而数据仓库存储经过处理的结构化数据，专为分析优化。它们的重要性在于满足现代架构中多样化的分析需求。数据湖支持对原始数据进行AI/ML等高级分析，而数据仓库则擅长快速、结构化的BI和SQL查询。现代架构越来越多地将两者集成，以利用各自的优势。 未来的核心是融合。主要趋势包括数据湖仓模式的兴起，通过ACID事务、模式强制和统一治理等特性，结合数据湖的可扩展性和数据仓库的可靠性。两个平台都在不断发展：数据湖正在采用更强的管理和元数据功能（如写入时模式选项），而数据仓库则在接纳半结构化数据和高级分析（机器学习、图分析）。这实现了整个数据生命周期内的无缝数据访问、实时分析和简化治理。 它们的集成未来将带来显著价值：支持对所有数据类型进行高级分析（AI/ML）、统一治理和实时洞察。这减少了数据孤岛、运营复杂性和存储成本。企业获得了敏捷性，通过预测性和运营分析改进了决策制定，并支持新兴技术，所有这些都以一个连贯、灵活的数据架构为基础。