数据湖与数据仓库：有什么区别？
已发表: 2022-04-22数据湖和数据仓库都可以帮助您有效地收集和存储大数据。 但是，虽然这两个术语听起来很相似，但它们有几个不同之处。 数据湖是原始、无组织数据的集合。 数据仓库收集、存储和过滤处理过的数据以便于分析。
这两个术语通常可以互换使用，但有许多差异和用途，可以帮助您利用数据最大化营销活动。
这就是为什么我们将在此页面上深入探讨数据湖与数据仓库之间的主要区别。 所以请继续阅读以了解更多信息！
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定义数据湖与数据仓库
在深入探讨数据仓库和数据湖的不同之处之前，让我们在下面定义每个术语：
什么是数据湖？
数据湖是一个允许您以任何规模存储所有数据的系统。 数据湖可以帮助您收集任何规模的无组织的原始数据，以便以后进行分析。
将数据湖视为实际的水体。 您可以将大量数据存储在漂浮的数据湖中，直到您或其他团队成员潜入检查或分析它。
什么是数据仓库？
数据仓库是一个允许您存储、管理和分析数据的系统。 数据仓库使用仪表板、报告和其他分析工具来帮助您组织和解释数据。
将数据仓库视为实际仓库。 借助数据仓库，您可以在通道或行中收集数据以保持数据井井有条。 然后，您可以取出库存清单或数据报告来分析特定的数据集和指标。
数据湖和数据仓库之间的 3 个主要区别
那么，数据湖和数据仓库究竟有什么区别呢？ 虽然这两个术语起初听起来可以互换，但它们之间存在一些显着差异。
以下是数据仓库和数据湖之间的三个主要区别：
- 数据类型
- 目的
- 用户
1.数据类型
当谈到数据仓库和数据湖之间的区别时，这些系统存储的数据的类型和格式可能会有所不同。
数据仓库
数据仓库存储经过处理和提炼的数据。 处理后的数据是收集并转换为可用信息的数据。 换句话说，处理后的数据可以提供可行的见解，帮助您改进营销活动和流程，从而为您的业务带来更好的结果。
例如，通过处理过的数据，您可以分析一组用户人口统计数据，以查看大多数网站访问者的位置。
然后，您可以使用此信息来了解有关您的受众的更多信息，并针对该位置的用户实施更有效的营销活动。
数据湖
数据湖存储原始和未处理的数据。 原始数据是从源收集但尚未处理的数据。 与处理后的数据不同，原始数据以其原始形式存储在数据湖中，无法为您的营销策略提供任何可行的见解。
例如，您可以从某个来源收集有价值的信息，例如他们的位置、职位、行业等。 但是，此数据未与来自其他来源的数据进行分析，以使您能够了解大多数潜在客户的职位和行业。
2. 目的
数据湖和数据仓库之间的另一个显着区别是它的用途。 出于各种原因，企业将使用数据仓库与数据湖。
数据仓库
您可以使用数据仓库不仅存储数据，还可以组织、管理和分析来自各种来源的数据。 借助数据仓库，您可以创建自定义仪表板，帮助您以一种有条理且易于理解的方式分析您的数据集合。
例如，您可以创建一个仪表板来显示网站用户行为指标，例如在您的网站页面上花费的时间、跳出率等。
因此，您可以使用数据仓库来分析网站数据的可视化表示，以获得有关访问者如何与您的网站交互的宝贵见解。
数据湖
另一方面，您可以使用数据湖来存储大量原始数据，以便将来处理和分析。 与数据仓库不同，数据湖不能让您利用分析工具来帮助您解释和理解数据。
大多数企业使用数据湖来存储大量数据，以便使用内部团队的另一个平台来组织和处理这些数据。
3. 用户
数据仓库与数据湖之间的另一个区别是使用它们的人和公司。
数据仓库
从中小企业 (SMB) 到企业，各种公司都可以使用数据仓库来存储和分析他们的数据。 由于数据仓库提供了许多分析工具和功能来帮助您解释数据，因此它们通常是企业的首选。
此外，如果您的团队较小或完全没有数据分析师，您可以使用数据仓库来帮助您组织数据并节省时间和资源。
数据湖
拥有庞大数据处理器和分析师团队的大型企业通常会投资于数据湖。 这是因为公司通常使用数据湖来存储原始的、未处理的数据。
然后，他们的数据分析师和处理器团队可以解释和组织数据，以创建可行的见解，为他们的营销策略提供信息。
数据湖与数据仓库：哪个最适合您的业务？
因此，既然您知道数据仓库与数据湖之间的主要区别，您可能想知道哪一个最适合您的业务。 您的选择可能取决于您业务的独特需求和目标。
如果您需要存储大量数据并拥有稍后组织和处理这些数据的资源，那么数据湖可能非常适合您的业务。
另一方面，如果您的企业缺乏时间和资源来组织大量数据，或者您想利用自定义仪表板和分析工具来解释您的数据，那么数据仓库可能非常适合您的公司。
由于其用户友好的界面和分析功能，数据仓库通常是刚开始进行数据驱动营销的公司的首选。 这是因为数据仓库提供了可操作的洞察力，使您能够优化营销策略，从而为您的公司带来更多的销售和收入。
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