数据湖是传统数据仓库概念在源类型、处理类型和用于业务分析解决方案的结构方面的高级版本。数据湖主要通过云实现，采用多种数据存储和数据处理工具进行架构，基于管理服务的服务用于处理和维护数据湖的数据基础设施。
Pentaho首席技术官詹姆斯·迪克森有一个关于数据湖的著名类比，他创造了“数据湖”这个词。数据湖类似于湖泊，水从不同的来源进入，并保持在原始的形式，而包装瓶装水类似于数据集市，经过多次过滤和净化过程，类似于数据集市的数据处理。
数据湖是一个存储库，它以原始格式存储大量的原始数据。从Azure到AWS，拥有一个合适的数据湖架构的力量在于对每一家企业的市场速度、创新和规模。对于不再想要与结构竖井斗争的大型企业，这些架构可以帮助您建立组织共识并实现数据所有权。
数据湖就像一个大容器，与真实的湖泊和河流非常相似。就像湖泊中有多条支流一样，数据湖中有结构化数据、非结构化数据、机器对机器、日志实时流动。数据湖使数据大众化，是存储组织的所有数据以供后期处理的一种经济有效的方式。研究分析师可以专注于在数据中寻找意义模式，而不是数据本身。
数据仓库：结构化的数据宝库
数据仓库是一种经过特别设计的数据存储架构，用于支持企业决策制定。它存储经过清洗、转换和集成的数据，这些数据通常是结构化的，并且以一种优化的方式组织，以支持快速查询和分析。
特点：
- 结构化数据存储：数据仓库存储的数据遵循预定义的模式，通常是关系型数据库格式。
- 数据质量：由于数据在进入数据仓库之前经过了清洗和验证，因此数据质量较高。
- 数据集成：来自不同源的数据被集成在一起，以提供统一视图。
- 性能优化：数据仓库针对特定查询进行了优化，可以快速响应复杂的分析请求。
应用场景：
- 业务智能：支持复杂的业务分析和生成报告。
- 财务分析：提供历史财务数据的集成视图，支持财务规划和预测。
- 客户关系管理：集成客户数据，支持客户细分和个性化营销策略。
数据湖：灵活的原始数据池
与数据仓库不同，数据湖是一种存储大量原始数据的系统，这些数据可以是结构化的、半结构化的或非结构化的。数据湖允许数据在加载时不做过多的预处理，从而为未来的分析提供了更大的灵活性。
特点：
- 多样化数据支持：能够存储来自各种源的多种类型的数据。
- 灵活性：数据湖不需要预定义的模式，新数据可以轻松添加。
- 可扩展性：数据湖架构易于扩展，可以处理PB级别的数据。
- 成本效益：数据湖通常使用成本较低的存储解决方案，如Hadoop。
应用场景：
- 大数据分析：支持对大规模数据集进行探索性分析。
- 机器学习：提供原始数据供机器学习模型训练使用。
- 实时分析：结合流处理技术，支持实时数据分析。
数据仓库与数据湖的互补性
尽管数据仓库和数据湖在设计和功能上存在显著差异，但它们在企业数据管理策略中可以相互补充。数据湖可以作为原始数据的存储库，而数据仓库则可以作为经过处理的数据的分析平台。企业可以将数据湖中的数据经过清洗、转换后加载到数据仓库中，以支持复杂的分析和报告需求。
尽管数据仓库和数据湖提供了强大的数据管理能力，但它们也带来了一些挑战：
- 数据治理：随着数据量的增加，确保数据的质量和安全变得越来越重要。
- 技能要求：管理和分析大规模数据需要专业的技能，包括数据科学、机器学习和云计算。
- 集成复杂性：将数据从数据湖有效地转移到数据仓库需要复杂的ETL过程。
数据仓库和数据湖是企业数据管理的两大支柱。数据仓库以其结构化和优化的特点，为企业决策提供了坚实的数据支持。数据湖以其灵活性和包容性，为企业探索数据的新价值提供了广阔的空间。企业应根据自身的需求、数据特性和技术资源，选择或组合使用这两种架构，以实现数据的最大价值。
在数据驱动的商业环境中，有效地管理和分析数据是企业成功的关键。通过深入理解数据仓库和数据湖的特点和优势，企业可以构建强大的数据管理策略，从而在竞争激烈的市场中获得优势。随着技术的不断进步，我们可以预见，未来的数据管理解决方案将更加智能、灵活和高效。
数据湖的技术架构
- 作为数据源的物理湖：架构中最明显的交互是将数据湖作为虚拟层的核心数据源连接起来。湖中的所有表都可以通过虚拟层访问。涉及数据湖中的数据的查询将完全下推到湖泊引擎。
- 其他来源：其他不在湖中的数据资产也连接到虚拟层，使其数据通过单层提供给最终用户。虚拟层允许根据需要将本地数据与外部数据源结合起来
- 作为存储和缓存的物理湖：虽然Denodo本身没有任何存储，但它可以在缓存系统中持久化数据。由于相同的物理湖可以配置为缓存系统，这意味着任何缓存的视图都会自动成为湖的一部分。以类似的方式，Denodo也可以在湖中创建临时表和物化视图。从这个角度来看，Denodo可以作为一种有效地将任何数据输入湖中的方法，并将湖中处理的结果保存下来以供未来使用。
