数据湖 vs 数据仓库[1]#
| 特性 | 数据仓库 | 数据湖 |
|---|---|---|
| 数据 | 来自事务系统、运营数据库和业务线应用程序的关系数据 | 来自 IoT 设备、网站、移动应用程序、社交媒体和企业应用程序的非关系和关系数据 |
| Schema | 设计在数据仓库实施之前（写入型 Schema） | 写入在分析时（读取型 Schema） |
| 性价比 | 更快查询结果会带来较高存储成本 | 更快查询结果只需较低存储成本 |
| 数据质量 | 可作为重要事实依据的高度监管数据 | 任何可以或无法进行监管的数据（例如原始数据） |
| 用户 | 业务分析师 | 数据科学家、数据开发人员和业务分析师（使用监管数据） |
| 分析 | 批处理报告、BI 和可视化 | 机器学习、预测分析、数据发现和分析 |