湖泊和数据数据仓库两者都可以帮助您有效地收集和存储大数据。虽然这两个术语听起来很相似，但它们有几个不同之处。数据湖是原始的、无组织的数据的集合。数据仓库收集、存储和过滤处理过的数据，以便进行分析。
这两个术语通常可以互换使用，但也有许多不同之处，可以帮助您最大化利用数据进行营销活动。
这就是为什么我们将在本页面深入研究数据湖和数据仓库之间的关键区别。所以继续阅读，了解更多!
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定义数据湖与数据仓库
在深入研究数据仓库和数据湖的不同之处之前，让我们先定义下面的每个术语:
什么是数据湖?
数据湖是一个允许你以任何规模存储所有数据的系统。数据湖可以帮助您收集任意大小的无组织的原始数据，以便稍后进行分析。
把数据湖看作是实际的水体。您可以在数据湖中存储大量数据，直到您或另一个团队成员深入研究或分析它。
什么是数据仓库?
数据仓库是一个允许您存储、管理和分析数据的系统。数据仓库使用指示板，报告和其他分析工具帮助您组织和解释数据。
把数据仓库看作实际的仓库。使用数据仓库，您可以按通道或行收集数据，以保持数据的组织性。然后，您可以拿出一个库存清单或数据报告来分析特定的数据集和指标。
数据湖和数据仓库之间的3个关键区别
那么，数据湖和数据仓库到底有什么区别呢?虽然这两个术语一开始听起来可能是可以互换的，但它们之间有一些显著的区别。
以下是数据仓库和数据湖之间的三个关键区别:
1.数据类型
当谈到数据仓库和数据湖之间的区别时，这些系统存储的数据的类型和格式可能会有所不同。
数据仓库
数据仓库存储经过处理和改进的数据。处理数据是收集并转换为可用信息的数据。换句话说，处理过的数据可以提供可操作的见解，帮助你提高你的营销活动以及为您的业务带来更好结果的流程。
例如，对于处理过的数据，您可以分析一个用户集合人口数据查看位置是您网站的大部分访问者。
然后你可以使用这些信息来了解更多关于你的观众并针对该地区的用户实施更有效的宣传活动。
数据湖
数据湖存储原始和未处理的数据。原始数据是从一个源收集的数据，但还没有被处理。与处理过的数据不同，原始数据以原始形式存储在数据湖中，不能为你的营销策略提供任何可操作的见解。
例如，您可以从一个源收集有价值的信息，例如他们的位置、职位名称、行业等。然而，这些数据并没有与其他来源的数据进行分析，从而使您能够了解大多数领导的职位名称和行业。
2.目的
数据湖和数据仓库的另一个显著区别是其用途。由于各种原因，企业将使用数据仓库和数据湖。
数据仓库
您不仅可以使用数据仓库存储数据，还可以使用数据仓库组织、管理和分析来自各种来源的数据。使用数据仓库，您可以创建自定义仪表板，帮助您以一种有组织的、易于理解的方式分析数据集合。
例如，您可以创建一个显示网站用户行为度量标准，比如花在网站页面上的时间，跳出率,等等。
因此，您可以使用数据仓库来分析您的网站数据的可视化表示，以获得有价值的洞察，了解访问者如何与您的网站交互。
数据湖
另一方面，您可以使用数据湖来存储大量原始数据，以便将来处理和分析。与数据仓库不同，数据湖不允许您利用分析工具帮助您解释和理解您的数据。
大多数企业使用数据湖来存储大量数据，然后使用内部团队的另一个平台来组织和处理数据。
3.用户
数据仓库和数据湖的另一个区别在于使用它们的人和公司。
数据仓库
从中小型企业(SMBs)来企业，不同的公司可以使用数据仓库来存储和分析他们的数据。由于数据仓库提供了大量的分析工具和特性来帮助您解释数据，因此它们通常是企业的首选。
此外，如果您的团队规模较小，或者完全缺乏数据分析师，那么可以使用数据仓库来帮助您组织数据，从而节省时间和资源。
数据湖
拥有相当规模的数据处理器和分析师团队的大型企业通常会投资于数据湖。这是因为公司通常使用数据湖来存储未经处理的原始数据。
然后，他们的数据分析师和处理团队可以解释和组织数据，创建可操作的见解，以通知他们营销策略．
数据湖与数据仓库:哪种适合您的业务?
现在，您已经知道了数据仓库和数据湖之间的主要区别，您可能想知道哪一个最适合您的业务。您的选择可以取决于您的业务的独特需求和目标。
如果您需要存储大量的数据，并拥有稍后组织和处理这些数据的资源，那么数据湖可能非常适合您的业务。
另一方面，如果您的业务缺乏时间和资源来组织大量的数据，或者您想利用自定义仪表板和分析工具来解释数据，那么数据仓库可能非常适合您的公司。
由于其用户友好的界面和分析功能，数据仓库通常是刚开始进行数据驱动营销的公司的首选。这是因为数据仓库提供了可操作的见解，使您能够优化营销策略，为公司带来更多的销售和收入。
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