数据湖的价值是什么？数据湖和数据仓库的区别是什么（数据仓库与数据湖）

现在我们已经进入了了全面的数字时代，一切都变得非常智能，所以就出现了数据湖这个词，那么，数据湖的价值是什么？数据湖给企业带来了哪些好处？接下来就让小编来给大家说说吧。

数据湖

数据湖和数据仓库的区别是什么

在储存方面上，数据湖中数据为非结构化的，所有数据都保持原始形式。存储所有数据，并且仅在分析时再进行转换。数据仓库就是数据通常从事务系统中提取。在将数据加载到数据仓库之前，会对数据进行清理与转换。在数据抓取中数据湖就是捕获半结构化和非结构化数据。而数据仓库则是捕获结构化数据并将其按模式组织。数据湖的目的就是数据湖非常适合深入分析的非结构化数据。数据科学家可能会用具有预测建模和统计分析等功能的高级分析工具。而数据仓库就是数据仓库非常适用于月度报告等操作用途，因为它具有高度结构化。在架构中数据湖通常，在存储数据之后定义架构。使用较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。这需要你清理和规范化数据，这意味着架构的灵活性要低不少。

其实数据仓库和数据湖是我们都需要的地方，数据仓库非常适用于业务实践中常见的可重复报告。当我们执行不太直接的分析时，数据湖就很有用。

数据湖给企业带来了哪些好处

数据湖

一是，针对数据价值挖掘有着更强大的功能。在实现数据分析、机器学习，数据访问和管理等细粒度的授权、审计方面，数据湖的发挥更为淋漓尽致。

二是，消除了数据孤岛的现象，没有数据格式类型的限制，所有数据皆可以流入数据湖。用户的数据产生后，可以按照数据的原始内容和属性，直接存储到数据湖，无需在数据流入数据湖之前对数据进行任何的加工或结构化处理。

三是，满足用户大规模数据存储的弹性扩容。支持当前用户复杂的数据类型，包括结构化数据，如关系型数据库中的表；半结构化数据，如CSV、JSON 、XML、日志等；非结构化数据，如电子邮件、文档、PDF、图形、音频、视频等。数据湖都可以实现PB级、EB级的大规模存储部署。

四是，实现了计算与存储分离。针对业界公认的未来大方向，存储与计算分离架构提供了独立的扩展性，可以做到数据入湖的同时，计算引擎按需扩容，更关键的是存算分离解耦方式带来了更好的性价比。需要指出的是，数据湖所说的计算存储分离不是数据处理分析引擎和磁盘在不同主机上，而是数据内容存储和数据处理分析引擎的分离。

数据湖的价值是什么

数据湖的一部分价值是把不同种类的数据汇聚到一起，另一部分价值是不需要预定义的模型就能进行数据分析。现在的大数据架构是可扩展的，并且可以为用户提供越来越多的实时分析。在商业智能（BI）和数据仓库还没有被淘汰的今天，大数据分析和大数据湖正在向更多类型的实时智能服务发展，这些实时的智能服务可以支持实时的决策制定。

以上就是小编给大家介绍的关于数据湖的价值是什么的全部内容了，数据湖有很多的价值，它可以把很多不同的数据都可以集中到一起哦。