數據湖與數據倉庫：你應該知道的主要區別

數據已成為每家公司非常重要的一部分。 數據有幾個相關的要素來獲取其最大價值，例如收集大量數據、處理、分析和存儲數據。 由於組織需要大量數據，因此正確存儲它們是一項重要任務。 數據湖和數據倉庫是兩個廣為人知的數據存儲模型，已被證明對使用這些方法的組織很有用。

兩種數據存儲模型都主要用於存儲大數據。 有時，組織會在需要時同時使用數據湖和數據倉庫。 然而，這兩種技術彼此非常不同，它們的開發目的也不同。 數據湖和數據倉庫在存儲數據的結構和功能上有所不同。

讓我們深入了解這兩種數據存儲模型以及數據湖和數據倉庫之間的主要區別。

什麼是數據倉庫？

數據倉庫是一種數據管理系統，具有支持商業智能 (BI) 追求的能力，主要是數據分析。 數據倉庫包含大量歷史數據，旨在執行查詢以執行數據分析過程。 數據倉庫作為一種存儲模型預計到 2026 年將達到22.56%的增長率。這是 2021 年市場規模 47 億美元的三倍。

數據倉庫技術主要用於中型和大型組織。 通過數據庫在組織中的各個部門之間共享重要數據是一種方便的技術。 數據倉庫定期吸引數據，並且通常來自多個地方。

數據倉庫是引導和整合大量數據的好方法。 主要存儲客戶、產品、服務、訂單、庫存等信息。

什麼是數據湖？

數據湖是以原始格式存儲大數據的中央存儲庫。 數據湖具備存儲非結構化、半結構化和結構化數據的能力，這一規定為用戶提供了存儲類型的靈活性。 數據湖對組織來說是一個優勢，因為到 2027 年，全球數據湖市場規模預計將達到20.6%的增長率，這意味著其快速的市場實施。

數據湖在存儲數據時使用元數據和標識符，其中元數據標籤允許數據湖快速檢索數據。 集群主要是寫硬件數據湖的配置，擴展性比較強。 因此，數據湖系統將數據轉儲到存儲空間中，以備後用。

但是，數據湖不會立即分析或處理數據。 是數據科學家普遍使用的一種快速存儲方式。

數據倉庫和數據湖之間的區別

數據倉庫與數據湖是當今 IT 行業的流行語。 這是兩種最流行的存儲和處理大數據的模式，但兩者都有一定的區別。 數據湖和數據倉庫的區別可以表述如下：

數據湖工具

以下是最常用的數據湖工具列表：

Azure 數據湖存儲

這個廣泛使用的數據湖工具有助於創建單一和統一的數據存儲空間。 Azure Data Lake 工具非常有用，因為它提供精確的數據身份驗證以及高級和安全的設施。 數據可以傳輸到特定的數據庫，以僅將信息發送給目標部門或個人。 此工具最適合大量查詢。

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AWS Lake Formation

借助該工具，建立數據湖非常簡單。 基於 AWS 的機器學習服務提供一致的分析功能。 借助有助於輕鬆搜索所有內容的數據庫，它可以輕鬆識別數據訪問歷史記錄。

曲波樂

Qubole 是一種開放格式的數據湖工具，可廣泛訪問並具有開放標準。 該工具的主要優點是它提供臨時分析服務和活動。 它執行合併數據管道的功能，這對於獲得實時洞察力很重要。

Infor數據湖

該工具能夠從眾多來源吸引和收集數據並立即處理它們以檢索有價值和有意義的信息。 該數據存儲系統不允許數據洩露，這是該工具提供的最突出優勢。

智能數據湖

這個數據湖工具是基於 Hadoop 的。 它確保使用不必非常技術性，因為它不需要大量編碼來檢索結果。 它對大規模數據進行查詢，幫助消費者獲得最大價值。

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數據倉庫工具

排名靠前的數據倉庫工具列舉如下：

亞馬遜紅移

它是一款出色的基於雲的數據倉庫工具，可提供快速的數據分析。 它不需要任何額外的操作開銷，並且可以執行多個並發查詢。

微軟天青

它是一種基於節點的數據倉庫工具，可提供同時處理大量數據的便利。 它有助於更快、更準確地獲取和分析業務洞察力。

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谷歌大查詢

這個著名的數據倉庫工具與 TensorFlow 和 Cloud ML 很好地集成，使其能夠構建基於 AI 的強大模型。

雪花

該工具提供從各種結構化和非結構化來源執行數據分析的功能。 該工具具有精確的架構，可提供獨立的處理和存儲設施。 這就是為什麼可以根據用戶的活動調整 CPU 資源的原因。

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微焦點垂直

它是一種基於 SQL 的數據倉庫工具，與 AWS、Azure 等雲平台兼容。它專門設計為具有針對時間序列函數、機器學習活動等的內置分析能力。

亞馬遜 DynamoDB

眾所周知，該工具具有允許快速縮放數據的格式。 它可以將其查詢過程的容量擴展到每天 10 或 20 萬億個請求，超過數 PB 的數據。

哪一個適合你？

數據倉庫模型通常是關於從 RDBMS 中獲取有用數據的潛力。 這一切都與性能功能和 BI 應用程序有關。 然而，數據湖模型的限制較少，並提供了在方案基礎上工作的自由。

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因此，公司發現數據湖更適合他們的存儲系統。

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