数据湖与数据仓库的区别
数据仓库是一个优化的数据库，用于分析来自事务系统和业务线应用程序的关系数据。事先定义数据结构和 Schema 以优化快速 SQL 查询，其中结果通常用于操作报告和分析。数据经过了清理、丰富和转换，因此可以充当用户可信任的“单一信息源”。

数据湖概念是2011年提出来的，最初数据湖是数据仓库的补充，是为了解决数据仓库漫长的开发周期，高昂的开发、维护成本，细节数据丢失等问题出现的。数据湖与数据仓库很类似，都是数据存储，两者之间主要区别如下图所示。

数据仓库是优化后的数据库，在存储数据之前要先定义好数据结构。而数据湖是一个数据存储的平台，不需要定义数据，能够*存储不同类型的数据。在加载数据时，数据仓库需要预先定义，即写时模式；数据湖则是在准备使用数据的时候定义数据，即读时模式。因此，数据湖提高了数据模型的定义灵活性，更能满足不同业务的需求。

随着使用数据仓库的组织看到数据湖的优势，他们正在改进其仓库以包括数据湖，并启用各种查询功能、数据科学使用案例和用于发现新信息模型的高级功能。