數據湖與數據倉庫：有什麼區別？

數據湖和數據倉庫都可以幫助您有效地收集和存儲大數據。 但是，雖然這兩個術語聽起來很相似，但它們有幾個不同之處。 數據湖是原始、無組織數據的集合。 數據倉庫收集、存儲和過濾處理過的數據以便於分析。

這兩個術語通常可以互換使用，但有許多差異和用途，可以幫助您利用數據最大化營銷活動。

這就是為什麼我們將在此頁面上深入探討數據湖與數據倉庫之間的主要區別。 所以請繼續閱讀以了解更多信息！

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定義數據湖與數據倉庫

在深入探討數據倉庫和數據湖的不同之處之前，讓我們在下面定義每個術語：

什麼是數據湖？

數據湖是一個允許您以任何規模存儲所有數據的系統。 數據湖可以幫助您收集任何規模的無組織的原始數據，以便以後進行分析。

將數據湖視為實際的水體。 您可以將大量數據存儲在漂浮的數據湖中，直到您或其他團隊成員潛入檢查或分析它。

什麼是數據倉庫？

數據倉庫是一個允許您存儲、管理和分析數據的系統。 數據倉庫使用儀表板、報告和其他分析工具來幫助您組織和解釋數據。

將數據倉庫視為實際倉庫。 借助數據倉庫，您可以在通道或行中收集數據以保持數據井井有條。 然後，您可以取出庫存清單或數據報告來分析特定的數據集和指標。

數據湖和數據倉庫之間的 3 個主要區別

那麼，數據湖和數據倉庫究竟有什麼區別呢？ 雖然這兩個術語起初聽起來可以互換，但它們之間存在一些顯著差異。

以下是數據倉庫和數據湖之間的三個主要區別：

1. 數據類型
2. 目的
3. 用戶

1.數據類型

當談到數據倉庫和數據湖之間的區別時，這些系統存儲的數據的類型和格式可能會有所不同。

數據倉庫

數據倉庫存儲經過處理和提煉的數據。 處理後的數據是收集並轉換為可用信息的數據。 換句話說，處理後的數據可以提供可行的見解，幫助您改進營銷活動和流程，從而為您的業務帶來更好的結果。

例如，通過處理過的數據，您可以分析一組用戶人口統計數據，以查看大多數網站訪問者的位置。

然後，您可以使用此信息來了解有關您的受眾的更多信息，並針對該位置的用戶實施更有效的營銷活動。

數據湖

數據湖存儲原始和未處理的數據。 原始數據是從源收集但尚未處理的數據。 與處理後的數據不同，原始數據以其原始形式存儲在數據湖中，無法為您的營銷策略提供任何可行的見解。

例如，您可以從某個來源收集有價值的信息，例如他們的位置、職位、行業等。 但是，此數據未與來自其他來源的數據進行分析，以使您能夠了解大多數潛在客戶的職位和行業。

2. 目的

數據湖和數據倉庫之間的另一個顯著區別是它的用途。 出於各種原因，企業將使用數據倉庫與數據湖。

數據倉庫

您可以使用數據倉庫不僅存儲數據，還可以組織、管理和分析來自各種來源的數據。 借助數據倉庫，您可以創建自定義儀表板，幫助您以一種有條理且易於理解的方式分析您的數據集合。

例如，您可以創建一個儀表板來顯示網站用戶行為指標，例如在您的網站頁面上花費的時間、跳出率等。

因此，您可以使用數據倉庫來分析網站數據的可視化表示，以獲得有關訪問者如何與您的網站交互的寶貴見解。

數據湖

另一方面，您可以使用數據湖來存儲大量原始數據，以便將來處理和分析。 與數據倉庫不同，數據湖不能讓您利用分析工具來幫助您解釋和理解數據。

大多數企業使用數據湖來存儲大量數據，以便使用內部團隊的另一個平台來組織和處理這些數據。

3. 用戶

數據倉庫與數據湖之間的另一個區別是使用它們的人和公司。

數據倉庫

從中小企業 (SMB) 到企業，各種公司都可以使用數據倉庫來存儲和分析他們的數據。 由於數據倉庫提供了許多分析工具和功能來幫助您解釋數據，因此它們通常是企業的首選。

此外，如果您的團隊較小或完全沒有數據分析師，您可以使用數據倉庫來幫助您組織數據並節省時間和資源。

數據湖

擁有龐大數據處理器和分析師團隊的大型企業通常會投資於數據湖。 這是因為公司通常使用數據湖來存儲原始的、未處理的數據。

然後，他們的數據分析師和處理器團隊可以解釋和組織數據，以創建可行的見解，為他們的營銷策略提供信息。

數據湖與數據倉庫：哪個最適合您的業務？

因此，既然您知道數據倉庫與數據湖之間的主要區別，您可能想知道哪一個最適合您的業務。 您的選擇可能取決於您業務的獨特需求和目標。

如果您需要存儲大量數據並擁有稍後組織和處理這些數據的資源，那麼數據湖可能非常適合您的業務。

另一方面，如果您的企業缺乏時間和資源來組織大量數據，或者您想利用自定義儀表板和分析工具來解釋您的數據，那麼數據倉庫可能非常適合您的公司。

由於其用戶友好的界面和分析功能，數據倉庫通常是剛開始進行數據驅動營銷的公司的首選。 這是因為數據倉庫提供了可操作的洞察力，使您能夠優化營銷策略，從而為您的公司帶來更多的銷售和收入。

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