探索数据仓库、数据湖和数据湖之家架构之间的差异，以选择最适合业务需求的架构。
数据仓库、数据湖和数据湖屋是最流行的数据存储架构类型，它们可能使任何希望开发其分析功能的企业受益。它们中的每一个都有一组优点和最适合的用例。最重要的是选择最适合业务需求的数据存储方法。在这篇博文中，我们将描述每个解决方案的工作原理，以帮助做出更明智的决定。
随着对大数据分析的需求不断增长，数据存储架构成为当今商业世界的热门话题。业务产生大量数据，需要一个强大的解决方案来有效地收集、存储和分析数据。数据存储是大数据架构及其组成部分的基础。它提供了一个存储和提供数据的环境，并对基本KPI有直接影响，例如:
- 洞察时间和查询响应时间:高效的存储解决方案可以显著减少查询处理和检索时间。因此，企业可以更快地获得信息，及时发现效率低下或机会，并更有效地做出反应。
- 数据可用性:易于访问数据意味着数据在正确的时间可用，允许企业在需要洞察力时使用它。这反过来又有助于提高业务效率和提高决策质量。
- 成本:优化的数据存储解决方案可帮助企业降低硬件、云基础设施和/或软件许可成本。企业还可以根据自己的需要，在合理的预算和努力下，扩大或缩小系统的规模。
因此，选择合适的数据存储类型并根据当前和未来的需求对其进行优化，对于确保长期的最佳性能至关重要。
历史上，存储和管理数据的两种最流行的方法是数据仓库和数据湖。它们之间的选择通常取决于业务目标和需求。虽然数据湖是保存大量不同数据的理想选择，但仓库更适合用于商业智能和报告。有时，组织试图兼得两全其美，并混合数据湖和数据仓库架构。然而，这可能是一个耗时且耗费成本的过程。
在这种背景下，一种新的混合方法——数据湖——出现了。它结合了数据湖和数据仓库的特性，允许公司在同一个存储库中存储和分析数据，从而消除了数据仓库与数据湖的矛盾。DataLakehouse将数据湖的可扩展性和灵活性与从数据中轻松提取见解的能力相结合。尽管如此引人注目，这种方法仍然有一定的局限性。它不应被视为“一刀切”的解决方案。
什么是数据仓库?
数据仓库是用于存储结构化数据的集中式存储库。数据从各种来源流入存储，并在到达仓库存储库之前经历一个处理阶段。数据仓库存储被设计成一个组织良好的数据库，可以很容易地检索和分析。因此，组织可以更快地获得洞察力，从而改进他们的操作和决策。此外，数据仓库的数据是进行实际BI分析的基础。
优点
对于希望构建大量数据并改进分析的组织来说，数据仓库是一个强大的解决方案。企业可以利用其组织良好的存储和开箱即用的功能，使组织能够快速轻松地获得洞察:
增强的ETL性能
ETL(提取、转换、加载)是一个数据集成过程，可以帮助组织为高级分析准备数据。数据仓库存储是最大化ETL效率的正确选择，因为它具有结构化组织和快速查询处理能力。再加上数据透明度，这加快了ETL管道的开发，使整个过程比其他存储选项(如dataLake)更快、更高效。高效的ETL流程反过来帮助组织简化其数据集成工作，并确保跨多个数据源的数据一致性。
更高的安全性
结构化数据组织提供更细粒度的数据保护。现代数据仓库系统通常提供现成的高级安全特性，包括列级和行级安全性。现代数据仓库解决方案还内置了符合GDPR要求的加密和访问控制机制。这增加了数据保护，防止未经授权的访问和潜在的破坏。
快速查询处理
对于查询处理，数据仓库通常比任何其他类型的数据存储都要快。它们最初被优化为处理大型和复杂的数据集。它们通过结构良好的数据组织、列格式的数据存储和广泛的数据集分区来保障快速查询。因此，企业可以迅速获得必要的信息，并且可以比竞争对手更快地对发现的低效率或机会做出反应。
缺点
数据仓库对存储、组织和分析大量数据的组织有很大的好处。然而，它们也有一些缺点，企业在实现数据仓库解决方案之前应该考虑这些缺点。
复杂数据设计
创建结构良好的数据存储库需要数据工程方面的经验和知识。因此，对于缺乏相关技术专长的组织来说，在数据仓库中设置有效的表和数据关系设计既复杂又具有挑战性。
有限的灵活性
数据仓库仅存储特定用例的特定转换和结构化数据。因此，如果企业在未来的某个时候碰巧改变或扩展其分析目标，则存储的数据可能不足以完全满足这些需求。因此，当组织想要分析所有传入的数据(包括结构化和非结构化)时，他们需要额外的工具和解决方案来实现这一点。这还包括修改现有ETL流程、添加新数据源或设置与外部工具和平台的集成所需的额外时间、精力和成本。
高成本
由于其全面的分析能力，数据仓库的成本通常高于其他数据存储解决方案。价格取决于存储大小、数据复杂性、处理工具、部署模型(云计算、本地部署)和所选择的平台。考虑持续支持和维护数据仓库的成本也是必要的。它们往往会随着时间的推移而增长;你存储的数据越多，你需要支付的费用就越高。
什么是数据湖?
与数据仓库不同，数据湖允许企业在一个集中的存储库中存储和处理各种格式(结构化、非结构化和半结构化)和类型(音频、视频和文本)的数据。
根据451Research的报告，数据湖是各种规模的企业的流行解决方案，因为(71%)的企业目前正在使用或试用数据湖环境，或计划在未来12个月内这样做。
优点
数据湖的一个显著特点是，它对数据格式结构、类型或数量没有限制，并保证企业可以随时从数据的任何部分提取见解。数据湖的其他优势包括:
更高的灵活性
由于数据湖对仅接收结构化数据没有严格的要求，因此它为组织提供了更多的分析操作空间。此外，企业可以从数据湖轻松容纳不断增长的数据量的能力中受益。它通常构建在分布式存储系统(如Hadoop分布式文件系统(HDFS)或AmazonS3)上，可以根据需要伸缩。因此，组织可以使用新的数据集、类型和数据源扩展其存储，而无需对其体系结构进行重大更改。
更低的成本
数据湖比数据仓库更便宜，因为它们不需要在存储之前进行数据转换或预处理。在云数据湖中，存储通常是非常便宜的。
然而，分析的总体TCO(总拥有成本)取决于存储定价和数据处理成本。虽然数据湖具有较低的数据存储速率，但处理定价通常高于数据仓库。非结构化数据湖存储库中的复杂查询需要额外的工作和更多的处理能力来获取相关信息，这将导致更高的成本。所以，你必须事先确定你现在和未来的需求，以确保你不会随着时间的推移而产生不必要的开支。
缺点
数据湖可以成为管理大型和多样化数据集的强大工具，但它也有缺点和局限性。因此，企业应该权衡使用这种类型的数据存储所带来的潜在挑战:
缺乏结构
从数据湖中提取特定数据可能具有挑战性，因为非结构化数据需要更多时间进行查询和管理。缺乏结构也会影响数据的透明度，因为很难确保数据的准确和一致地存储。此外，如果没有适当的数据治理，数据湖就有可能成为数据沼泽——存储包含混乱的数据，对业务没有什么价值。这可以通过建立适当的治理策略来处理，以确保数据湖是有价值的。然而，实现通常需要额外的时间和精力。
安全挑战
数据湖包含来自不同来源的各种格式的大量数据。因此，在大型、无组织的数据湖中识别安全威胁或漏洞可能具有挑战性。
查询执行
默认情况下，数据湖没有查询处理能力，需要额外的大数据工具和技术，如ApacheSpark和SQL查询引擎来运行分析。因此，查询处理需要更多的时间、精力和专业知识。
什么是数据湖?
企业很少使用纯格式的数据湖。在大多数情况下，它们不仅需要存储数据，还需要有效地处理数据。因此，大多数公司选择采用混合方法，其中数据湖由数据仓库附加。后者充当数据湖之上的层，为分析、报告和BI提供结构化和优化的环境。这种方法允许用户结合数据湖和数据仓库的功能，并有效地分析大量不同的数据。
然而，这种方法有一个明显的缺点——昂贵且复杂的设置。与数据仓库或数据湖不同，与其他服务和平台集成需要专业知识、时间、成本和额外的工作。这种混合方法已经成为新的数据存储系统——数据湖的基础。
最新的方法结合了数据湖和开箱即用数据仓库的优点，并具有快速简便的设置过程。DataLakehouse使企业能够以原始格式存储数据，并提供预定义的数据分析结构。这是可能的，因为分层的DataLakehouse架构将结构化和非结构化数据组合在一个存储库中。因此，DataLakehouse在一个平台上支持BI、ML和数据科学。
优点
数据湖结合了数据仓库和数据湖的最佳特性。它可以为组织提供解决数据湖与数据仓库之间的困境的方案，并提供优势，包括:
可伸缩的存储库
DataLakehouse可以保存大量数据，并且可以通过向系统中添加更多服务器或节点来轻松扩展。因此，如果存储的数据量急剧增加，它对性能的影响很小。
合理的成本
数据湖允许企业在一个地方获得数据湖和数据仓库的特性和好处。这大大降低了成本，因为企业不必为两套存储设备付费。此外，DataLakehouse架构不需要像DataWarehouse那样预先进行数据建模。相反，它利用像DeltaLake这样的开源技术，以更低的成本为非结构化数据带来可靠性。
改进的数据治理
DataLakehouse的内置特性为集中管理数据质量、安全性和隐私性提供了高级数据治理功能。此外，大多数DataLakehouse的提供者在默认情况下提供ACID遵从性。因此，它们确保准确、可靠的数据交易，并确保遵守GDPR等法规。
快速设置
DataLakehouse提供现成的数据处理功能。因此，组织可以快速开始运行他们的分析，而无需设置和集成额外的工具，就像在DataLake中一样。因此，分析大量数据变得更快、更有效。
缺点
虽然很吸引人，但莱克豪斯仍然有一些缺点，包括:
厂商锁定
只有少数几个提供DataLakehouse(databrieks,Dremio)的提供商，因此与其他存储相比，其实现平台的选择有限。替代品的缺乏给企业带来了挑战，因为选择很少。此外，如果组织需要切换或扩展到另一个平台，这也会带来额外的挑战。
企业也可以建立自己的开源数据湖，但它不会像供应商提供的那样功能丰富。因此，组织应该仔细考虑所选择的DataLakehouse解决方案的长期可伸缩性和灵活性，以减轻他们这样做的任何潜在风险。
弹性约束
DataLakehouse的内置特性集在定制功能方面有一些限制。因此，如果一个组织需要在某一点上修改Lakehouse架构，这可能会揭示各种隐藏的复杂性，并需要大量的投资。
结论
关于数据湖、数据仓库和数据湖的争论还在继续。选择合适的数据存储体系结构取决于几个因素，这对企业来说可能具有挑战性。
如果选择了错误的数据存储体系结构类型，更改的成本通常很高。因此，选择适合的业务标准的方法是至关重要的。这个决策需要在处理不同类型的数据存储方面具有深厚的专业知识和经验。因此，聘请专家将帮助做出正确的选择，使事情更易于管理。
对于仍然怀疑用例和不确定计划的情况，可以采取安全的路线并选择DataLakehouse方法。如果缺乏内部数据建模专业知识，但有一些基本的分析知识，并且知道操作的数据类型和存储位置，那么这也是一个很好的折衷方案。可以配置和管理这样的存储，而无需花钱购买额外的专业知识。
假设想要一个完全满足需求的健壮的解决方案。在这种情况下，应该仔细地对市场上可用的存储替代方案对用例进行基准测试，并确保所选择的解决方案满足的所有需求。
