探索數據倉庫、數據湖和數據湖之家架構之間的差異，以選擇最適合業務需求的架構。

數據倉庫、數據湖和數據湖屋是最流行的數據存儲架構類型，它們可能使任何希望開發其分析功能的企業受益。它們中的每一個都有一組優點和最適合的用例。最重要的是選擇最適合業務需求的數據存儲方法。在這篇博文中，我們將描述每個解決方案的工作原理，以幫助做出更明智的決定。

隨著對大數據分析的需求不斷增長，數據存儲架構成為當今商業世界的熱門話題。業務產生大量數據，需要一個強大的解決方案來有效地收集、存儲和分析數據。數據存儲是大數據架構及其組成部分的基礎。它提供了一個存儲和提供數據的環境，并對基本KPI有直接影響，例如:

• 洞察時間和查詢響應時間:高效的存儲解決方案可以顯著減少查詢處理和檢索時間。因此，企業可以更快地獲得信息，及時發現效率低下或機會，并更有效地做出反應。
• 數據可用性:易于訪問數據意味著數據在正確的時間可用，允許企業在需要洞察力時使用它。這反過來又有助于提高業務效率和提高決策質量。
• 成本:優化的數據存儲解決方案可幫助企業降低硬件、云基礎設施和/或軟件許可成本。企業還可以根據自己的需要，在合理的預算和努力下，擴大或縮小系統的規模。

因此，選擇合適的數據存儲類型并根據當前和未來的需求對其進行優化，對于確保長期的最佳性能至關重要。

歷史上，存儲和管理數據的兩種最流行的方法是數據倉庫和數據湖。它們之間的選擇通常取決于業務目標和需求。雖然數據湖是保存大量不同數據的理想選擇，但倉庫更適合用于商業智能和報告。有時，組織試圖兼得兩全其美，并混合數據湖和數據倉庫架構。然而，這可能是一個耗時且耗費成本的過程。

在這種背景下，一種新的混合方法——數據湖——出現了。它結合了數據湖和數據倉庫的特性，允許公司在同一個存儲庫中存儲和分析數據，從而消除了數據倉庫與數據湖的矛盾。DataLakehouse將數據湖的可擴展性和靈活性與從數據中輕松提取見解的能力相結合。盡管如此引人注目，這種方法仍然有一定的局限性。它不應被視為“一刀切”的解決方案。

什么是數據倉庫?

數據倉庫是用于存儲結構化數據的集中式存儲庫。數據從各種來源流入存儲，并在到達倉庫存儲庫之前經歷一個處理階段。數據倉庫存儲被設計成一個組織良好的數據庫，可以很容易地檢索和分析。因此，組織可以更快地獲得洞察力，從而改進他們的操作和決策。此外，數據倉庫的數據是進行實際BI分析的基礎。

優點

對于希望構建大量數據并改進分析的組織來說，數據倉庫是一個強大的解決方案。企業可以利用其組織良好的存儲和開箱即用的功能，使組織能夠快速輕松地獲得洞察:

增強的ETL性能

ETL(提取、轉換、加載)是一個數據集成過程，可以幫助組織為高級分析準備數據。數據倉庫存儲是最大化ETL效率的正確選擇，因為它具有結構化組織和快速查詢處理能力。再加上數據透明度，這加快了ETL管道的開發，使整個過程比其他存儲選項(如dataLake)更快、更高效。高效的ETL流程反過來幫助組織簡化其數據集成工作，并確保跨多個數據源的數據一致性。

更高的安全性

結構化數據組織提供更細粒度的數據保護。現代數據倉庫系統通常提供現成的高級安全特性，包括列級和行級安全性。現代數據倉庫解決方案還內置了符合GDPR要求的加密和訪問控制機制。這增加了數據保護，防止未經授權的訪問和潛在的破壞。

快速查詢處理

對于查詢處理，數據倉庫通常比任何其他類型的數據存儲都要快。它們最初被優化為處理大型和復雜的數據集。它們通過結構良好的數據組織、列格式的數據存儲和廣泛的數據集分區來保障快速查詢。因此，企業可以迅速獲得必要的信息，并且可以比競爭對手更快地對發現的低效率或機會做出反應。

缺點

數據倉庫對存儲、組織和分析大量數據的組織有很大的好處。然而，它們也有一些缺點，企業在實現數據倉庫解決方案之前應該考慮這些缺點。

復雜數據設計

創建結構良好的數據存儲庫需要數據工程方面的經驗和知識。因此，對于缺乏相關技術專長的組織來說，在數據倉庫中設置有效的表和數據關系設計既復雜又具有挑戰性。

有限的靈活性

數據倉庫僅存儲特定用例的特定轉換和結構化數據。因此，如果企業在未來的某個時候碰巧改變或擴展其分析目標，則存儲的數據可能不足以完全滿足這些需求。因此，當組織想要分析所有傳入的數據(包括結構化和非結構化)時，他們需要額外的工具和解決方案來實現這一點。這還包括修改現有ETL流程、添加新數據源或設置與外部工具和平臺的集成所需的額外時間、精力和成本。

高成本

由于其全面的分析能力，數據倉庫的成本通常高于其他數據存儲解決方案。價格取決于存儲大小、數據復雜性、處理工具、部署模型(云計算、本地部署)和所選擇的平臺。考慮持續支持和維護數據倉庫的成本也是必要的。它們往往會隨著時間的推移而增長;你存儲的數據越多，你需要支付的費用就越高。

什么是數據湖?

與數據倉庫不同，數據湖允許企業在一個集中的存儲庫中存儲和處理各種格式(結構化、非結構化和半結構化)和類型(音頻、視頻和文本)的數據。

根據451Research的報告，數據湖是各種規模的企業的流行解決方案，因為(71%)的企業目前正在使用或試用數據湖環境，或計劃在未來12個月內這樣做。

優點

數據湖的一個顯著特點是，它對數據格式結構、類型或數量沒有限制，并保證企業可以隨時從數據的任何部分提取見解。數據湖的其他優勢包括:

更高的靈活性

由于數據湖對僅接收結構化數據沒有嚴格的要求，因此它為組織提供了更多的分析操作空間。此外，企業可以從數據湖輕松容納不斷增長的數據量的能力中受益。它通常構建在分布式存儲系統(如Hadoop分布式文件系統(HDFS)或AmazonS3)上，可以根據需要伸縮。因此，組織可以使用新的數據集、類型和數據源擴展其存儲，而無需對其體系結構進行重大更改。

更低的成本

數據湖比數據倉庫更便宜，因為它們不需要在存儲之前進行數據轉換或預處理。在云數據湖中，存儲通常是非常便宜的。

然而，分析的總體TCO(總擁有成本)取決于存儲定價和數據處理成本。雖然數據湖具有較低的數據存儲速率，但處理定價通常高于數據倉庫。非結構化數據湖存儲庫中的復雜查詢需要額外的工作和更多的處理能力來獲取相關信息，這將導致更高的成本。所以，你必須事先確定你現在和未來的需求，以確保你不會隨著時間的推移而產生不必要的開支。

缺點

數據湖可以成為管理大型和多樣化數據集的強大工具，但它也有缺點和局限性。因此，企業應該權衡使用這種類型的數據存儲所帶來的潛在挑戰:

缺乏結構

從數據湖中提取特定數據可能具有挑戰性，因為非結構化數據需要更多時間進行查詢和管理。缺乏結構也會影響數據的透明度，因為很難確保數據的準確和一致地存儲。此外，如果沒有適當的數據治理，數據湖就有可能成為數據沼澤——存儲包含混亂的數據，對業務沒有什么價值。這可以通過建立適當的治理策略來處理，以確保數據湖是有價值的。然而，實現通常需要額外的時間和精力。

安全挑戰

數據湖包含來自不同來源的各種格式的大量數據。因此，在大型、無組織的數據湖中識別安全威脅或漏洞可能具有挑戰性。

查詢執行

默認情況下，數據湖沒有查詢處理能力，需要額外的大數據工具和技術，如ApacheSpark和SQL查詢引擎來運行分析。因此，查詢處理需要更多的時間、精力和專業知識。

什么是數據湖?

企業很少使用純格式的數據湖。在大多數情況下，它們不僅需要存儲數據，還需要有效地處理數據。因此，大多數公司選擇采用混合方法，其中數據湖由數據倉庫附加。后者充當數據湖之上的層，為分析、報告和BI提供結構化和優化的環境。這種方法允許用戶結合數據湖和數據倉庫的功能，并有效地分析大量不同的數據。

然而，這種方法有一個明顯的缺點——昂貴且復雜的設置。與數據倉庫或數據湖不同，與其他服務和平臺集成需要專業知識、時間、成本和額外的工作。這種混合方法已經成為新的數據存儲系統——數據湖的基礎。

最新的方法結合了數據湖和開箱即用數據倉庫的優點，并具有快速簡便的設置過程。DataLakehouse使企業能夠以原始格式存儲數據，并提供預定義的數據分析結構。這是可能的，因為分層的DataLakehouse架構將結構化和非結構化數據組合在一個存儲庫中。因此，DataLakehouse在一個平臺上支持BI、ML和數據科學。

優點

數據湖結合了數據倉庫和數據湖的最佳特性。它可以為組織提供解決數據湖與數據倉庫之間的困境的方案，并提供優勢，包括:

可伸縮的存儲庫

DataLakehouse可以保存大量數據，并且可以通過向系統中添加更多服務器或節點來輕松擴展。因此，如果存儲的數據量急劇增加，它對性能的影響很小。

合理的成本

數據湖允許企業在一個地方獲得數據湖和數據倉庫的特性和好處。這大大降低了成本，因為企業不必為兩套存儲設備付費。此外，DataLakehouse架構不需要像DataWarehouse那樣預先進行數據建模。相反，它利用像DeltaLake這樣的開源技術，以更低的成本為非結構化數據帶來可靠性。

改進的數據治理

DataLakehouse的內置特性為集中管理數據質量、安全性和隱私性提供了高級數據治理功能。此外，大多數DataLakehouse的提供者在默認情況下提供ACID遵從性。因此，它們確保準確、可靠的數據交易，并確保遵守GDPR等法規。

快速設置

DataLakehouse提供現成的數據處理功能。因此，組織可以快速開始運行他們的分析，而無需設置和集成額外的工具，就像在DataLake中一樣。因此，分析大量數據變得更快、更有效。

缺點

雖然很吸引人，但萊克豪斯仍然有一些缺點，包括:

廠商鎖定

只有少數幾個提供DataLakehouse(databrieks,Dremio)的提供商，因此與其他存儲相比，其實現平臺的選擇有限。替代品的缺乏給企業帶來了挑戰，因為選擇很少。此外，如果組織需要切換或擴展到另一個平臺，這也會帶來額外的挑戰。

企業也可以建立自己的開源數據湖，但它不會像供應商提供的那樣功能豐富。因此，組織應該仔細考慮所選擇的DataLakehouse解決方案的長期可伸縮性和靈活性，以減輕他們這樣做的任何潛在風險。

彈性約束

DataLakehouse的內置特性集在定制功能方面有一些限制。因此，如果一個組織需要在某一點上修改Lakehouse架構，這可能會揭示各種隱藏的復雜性，并需要大量的投資。

結論

關于數據湖、數據倉庫和數據湖的爭論還在繼續。選擇合適的數據存儲體系結構取決于幾個因素，這對企業來說可能具有挑戰性。

如果選擇了錯誤的數據存儲體系結構類型，更改的成本通常很高。因此，選擇適合的業務標準的方法是至關重要的。這個決策需要在處理不同類型的數據存儲方面具有深厚的專業知識和經驗。因此，聘請專家將幫助做出正確的選擇，使事情更易于管理。

對于仍然懷疑用例和不確定計劃的情況，可以采取安全的路線并選擇DataLakehouse方法。如果缺乏內部數據建模專業知識，但有一些基本的分析知識，并且知道操作的數據類型和存儲位置，那么這也是一個很好的折衷方案。可以配置和管理這樣的存儲，而無需花錢購買額外的專業知識。

假設想要一個完全滿足需求的健壯的解決方案。在這種情況下，應該仔細地對市場上可用的存儲替代方案對用例進行基準測試，并確保所選擇的解決方案滿足的所有需求。