数据仓库、数据湖、湖仓一体概念

1、数据仓库

数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化的（Time Variant）数据集合，用于支持管理决策和信息的全局共享。其主要功能是将组织透过资讯系统之联机事务处理(OLTP)经年累月所累积的大量资料，透过数据仓库理论所特有的资料储存架构，作一有系统的分析整理，以利各种分析方法如联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)之进行，并进而支持如决策支持系统(DSS)、主管资讯系统(EIS)之创建，帮助决策者能快速有效的自大量资料中，分析出有价值的资讯，以利决策拟定及快速回应外在环境变动，帮助建构商业智能(BI)。

数据仓库中的信息是按照决策者所关心的重点方面进行组织，如社保缴纳、社保支出等，数据仓库中的数据不是从各个业务系统中简单抽取出来的，而是经过一系列加工、整理和汇总的过程，因此数据仓库中的信息是关于整个企业的一致的全局信息。数据仓库可以记录过去某一时点到当前各个阶段的信息。

2、数据湖

数据湖（Data Lake）是一个存储各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可供存取、处理、分析及传输，数据湖是以其自然格式存储的数据的系统或存储库，通常是对象blob或文件，数据湖通常是企业所有数据的单一存储，包括源系统数据的原始副本，以及用于报告、可视化、分析和机器学习等任务的转换数据。数据湖可以包括来自关系数据库（行和列）的结构化数据，半结构化数据（CSV，日志，XML，JSON），非结构化数据（电子邮件，文档，PDF）和二进制数据（图像，音频，视频）。通常使用Hadoop集群部署实现。

3、湖仓一体

湖仓一体主要提供一个统一的、可共享的数据底座，避免传统的数据湖、数据仓库之间的数据移动，将原始数据、加工清洗数据、模型化数据，共同存储于一体化的“湖仓”中，既能面向业务实现高并发、精准化、高性能的历史数据、实时数据的查询服务，又能承载分析报表、批处理、数据挖掘等分析型业务。湖仓一体可以打破数据湖与数据仓库割裂的体系，实现数据数据湖+数据仓库的闭环，既可以保持数据的灵活性、多样性，又能够实现数据分析，提高数据应用的效率。

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