数据湖和数据仓库对比

回答: 数据湖和数据仓库是两种相对独立的数据设计模式。数据仓库是为了保障数据的质量、一致性和重用性而进行结构化处理的，数据质量较高。而数据湖的设计理念是相反的，数据湖中的数据可靠性较差，数据可能是任意状态和形态的。数据湖不会对数据进行结构化处理，而是将原始数据以其原始形式存储在数据湖中。数据湖的目标是提供一个存储所有类型和格式的数据的中心位置，以便进行进一步的分析和处理。因此，数据湖和数据仓库在应用点和数据质量上有所不同。数据湖并不是要替代数据仓库，而是对企业的数据管理模式进行补充。\[1\]\[2\]\[3\]
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- *1* *2* *3* [数据湖和数据仓库区别介绍](https://blog.csdn.net/hzp666/article/details/111993102)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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