数据湖跟数据中心

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一、数据湖和数据仓库的区别是什么？

数据湖是一个集中式存储数据库，用于存储所有结构化和非结构化数据。数据湖可以以其本机格式存储任何类型的数据，没有大小限制。

数据仓库是位于多个数据库上的大容量存储库。它的作用是存储大量结构化数据并实现频繁且可重复的分析。

数据科学家

可以使用具有预测建模和统计分析等功能的高级分析工具。而数据仓库是数据仓库非常适合运营目的，比如月度报告，因为它是高度结构化的。通常在构建数据湖时，架构是在数据存储后定义的。使用更少的初始工作并提供更大的灵活性。

在数据仓库中存储数据之前定义架构。这需要您清理和标准化数据，这意味着架构的灵活性要差得多。

事实上，数据仓库和数据湖是我们都需要的地方。数据仓库非常适合业务实践中常见的可重复报告。当我们执行较少的直接分析时，数据湖非常有用。

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二、如何区别数据库、数据中台、数据湖？

数据湖、数据仓库和数据中心并不直接相关，但它们对为业务产生价值的方式有不同的关注点。

1.区别：

数据湖充当中央存储库，可以存储任何大小的所有结构化和非结构化数据。在数据湖中，数据可以在不结构化的情况下存储，并且可以执行不同类型的分析。

数据仓库，也称为企业数据仓库，是商业智能领域从各种来源收集结构化数据以进行比较和分析的数据存储系统。数据仓库是多样化且高度建模的数据的存储库。

数据中间件平台是一种以业务为主导，构建标准化、全球互联、抽象、智能的数据处理平台的技术。构建的目标是高效满足前端需求。最终的数据分析和应用。数据中心更贴近业务，能够更快速、可追溯、更准确地响应业务和应用开发需求。

2.关系：

数据湖和数据仓库是针对不同对象的不同形式的数据资产。数据中心更加注重前端服务，实现逻辑、标签、算法、模型的复用和沉淀。

数据中心就像一个“数据工厂”，涵盖了数据湖、数据仓库等存储组件，随着数据中心的发展，很可能会出现数据湖、数据仓库的概念。未来会重复和削弱。

3.摘要：

数据空间不断增长，为了更好地发挥数据的价值，未来的数据技术将趋于不断融合和创新。