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济高效的方式存储来自各种来源的大量数据。使用任何结构的数据都可以降低成本，因为它既灵活又可扩展，而且不必适合特定的计划或程序。另一方面，结构化数据更清晰，因此易于分析。它也有相同的查询计划。通过将数据限制在计划或程序中，数据仓库对于特定数据决策的历史数据检查非常有用。

您可能会发现，在数据工作流程方面，两者是相互矛盾的。摄取的组织将立即存储到数据湖中。一旦出现特定的组织问题，就会从湖中取出一部分被认为相关的数据，并将其清除和导出。

用户
每种方法都有不同的应用，但对于不同的用户来说都非常有价值。业务分析师和数据分析师通常在数据仓库中工作，数据仓库中拥有已为工作处理过的公开且明确的相关数据。使用数据仓库需要较低级别的数据科学和编程知识或技能。

工程师建立并维护数据湖，并将其纳入数 比利时电话号码数据 据管道。数据科学家也与数据湖密切合作，因为他们拥有更广泛和当前范围内的信息。

任务
工程师利用数据湖来存储传入数据。另一方面，数据湖不仅限于存储。请记住，非结构化数据是可扩展且灵活的，这对于数据分析来说更好、更理想。大数据分析可以使用 Apache Spark 和 Hadoop 在数据湖上工作。对于需要在不断增长的训练信息中具有可扩展性的深度学习来说，情况确实如此。


通常，数据仓库对用户设置为只读，尤其是那些首先阅读和收集数据以获取见解的用户。由于信息或数据已经干净且存档，因此通常无需更新甚至插入数据。

尺寸
就规模而言，数据湖比数据仓库大得多。这是因为数据湖保存了可能与企业或组织相关的所有信息。数据湖通常以 PB 为单位，即 1,000 TB。另一方面，数据仓库对存储的信息更有选择性。

了解数据仓库和数据湖的重要性
如果您在数据仓库或数据湖之间犹豫不决，则需要查看上述类别以确定满足您的需求并适合您的情况的类别。如果您有兴趣深入了解差异或知道如何创建数据仓库，您可以参加一些在线提供的课程。

请务必记住，有时您需要结合这两种存储解决方案，尤其是在开发数据管道时。