数据仓库:历史数据可以积存,业务数据可以减负;数据分析 数据湖:主要解决数据溯源问题,打破数据孤岛 数据库(Database)主要用于存储和管理结构化数据,通常用于事务处理和日常操作。数据库的设计目的是为了高效地存储、检索和更新数据,以支持企业的日常业务需求。数据库通常采用关系模型,通过表、字段和记录来组织数据。 数据...
数据仓库中,数据存储的结构与其定义的schema是强匹配的,也就是先建模再使用,简单点说,数据仓库就像是一个大型图书馆,里面的数据需要按照规范放好,你可以按照类别找到想要的信息,存储在仓库中都是结构化数据,可以直接消费。 而数据湖存储其中的数据不需要满足特定的schema,数据湖也不会尝试去将特定的schema施行其上,...
数据库、数据仓库和数据湖的区别之一在于,数据湖通常不需要预定义模式或架构,并且可以在需要时进行灵活地查询和分析。数据湖也可以从多个源中采集和存储数据,但它们通常不会在数据加载之前对其进行转换。由于其灵活性和可扩展性,数据湖适用于大规模数据分析和机器学习等应用场景。 4️⃣ 企业应该如何进行选择 在当...
其实数据仓库和数据库跟现实中的仓储系统是有很多相似之处的,企业各部门的数据库就相当于一个个小的产业库,对应了企业的各个部门。而数据仓库相当于是一个终端仓库,其中存储的物品是由各个小的仓库运送的,是各个数据库的集合体,一个更大的综合数据库。 业务数据 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台 此外,数据库...
数据库、数据仓库和数据湖之间的区别主要有以下几点: 数据类型和用途:数据库通常用于存储和管理特定类型的应用程序数据,而数据仓库用于支持企业决策分析,数据湖则用于支持大数据分析和机器学习应用程序。 数据质量:数据库和数据仓库中的数据通常需要经过清洗、整合和转换,以确保数据质量,而数据湖中的数据则保留了原始数据...
接着是数据仓库，它是一种专门为支持企业决策和业务分析而设计的存储系统。通过整合来自不同数据源的信息到一个统一的数据库中，数据仓库为企业提供了准确且一致的数据资源。此外，还有数据平台、数据湖等概念，它们各自扮演着不同的角色，共同构成了现代数据架构的丰富生态。通过深入了解这些概念，我们将能更好地利用...
数据库、数据仓库和数据湖是三种不同的数据存储和管理概念,它们在数据处理和分析方面有不同的适用场景和特点。 数据库(Database): 数据库是用于存储结构化数据的集合,它采用表格形式组织数据,使用预定义的模式和模型来定义数据的结构和关系。数据库管理系统(DBMS)用于管理数据库,并提供对数据的增删改查操作。
我们经常听到别人谈论数据仓库、数据平台、数据中台、数据湖的相关概念,它们都与数据有关系,但它们之间又有什么区别,下面我们将围绕数据仓库、数据平台、数据湖和数据中台的概念、架构、使用场景进行介绍。 一、数据仓库 1. 数据仓库概念 数据仓库由比尔·恩门(Bill Inmon,数据仓库之父)于1990年提出,主要功能是将企业...
数据湖就是在这种背景下产生的。数据湖是一个集中存储各类结构化和非结构化数据的大型数据仓库,它可以存储来自多个数据源、多种数据类型的原始数据,数据无需经过结构化处理,就可以进行存取、处理、分析和传输。数据湖能帮助企业快速完成异构数据源的联邦分析、挖掘和探索数据价值。 数据湖的本质,是由“数据存储架构+数...