数据湖通常与数据仓库（Data Warehouse）相对比，数据仓库是为特定分析需求而优化的，数据在进入之前需要进行清洗、转换和加载（ETL），而数据湖则更加灵活，允许数据在存储后进行处理和分析。● 数据格式：数据湖接受所有类型的数据，而数据仓库通常只存储结构化数据，且需预先定义模式。● 用途：数据湖侧重于数据的原始...
Wikipedia上说数据湖是一类存储数据自然/原始格式的系统或存储,通常是对象块或者文件,包括原始系统所产生的原始数据拷贝以及为了各类任务而产生的转换数据,包括来自于关系型数据库中的结构化数据(行和列)、半结构化数据(如CSV、日志、XML、JSON)、非结构化数据(如email、文档、PDF等)和二进制数据(如图像、音频、视频...
提高数据标准化、质量和一致性:组织从各种来源生成数据,包括销售、用户和交易数据。数据仓库将企业数据整合为一致的标准化格式,可以作为单一数据源,使组织有信心依靠数据来满足业务需求。 提供增强的商业智能:数据仓库弥补了在实践中通常自动收集的大量原始数据与提供见解的精选数据之间的差距。它们充当组织的数据存储骨干,...
数据科学家使用数据湖进行数据探索和实验,发现数据中的新洞察和商业机会。数据湖提供了一个实验性环境,支持快速的数据探索和原型设计。例如,在医疗行业,研究人员使用数据湖来分析患者数据,探索新的治疗方法和药物效果。 合规性和数据管理 随着数据隐私和安全法规的日益严格,数据湖帮助企业集中管理数据,确保符合法规要求。
数据湖的定义 简单来说,数据湖可存储结构化和非结构化数据,是一种面向大规模、多来源、高度多样化数据的组织方法。 如今,数据湖越来越重要,尤其是对于业务用户和技术用户。他们希望开展广泛数据探索和数据发现,而将数据(或者大部分数据)整合到一个位置可以简化这一过程。
数据湖允许您存储关系数据(例如,来自业务线应用程序的运营数据库和数据)和非关系数据(例如,来自移动应用程序、IoT 设备和社交媒体的运营数据库和数据)。它们还使您能够通过对数据进行爬网、编目和建立索引来了解湖中的数据。最后,必须保护数据以确保您的数据资产受到保护。 分析 数据湖允许组织中的各种角色(如数据科学...
使用Azure Data Lake 存储任意大小、形状和速度的数据。加强大数据分析能力、大规模开发并行程序,并随着未来发展而扩展。
数据湖（Data Lake）是一种数据存储架构，它可以容纳大量不同类型和格式的数据，并支持用于数据分析和机器学习的高级查询和处理。以下是深入理解数据湖的几个要点：1、数据湖与数据仓库的区别 数据仓库是一种面向应用程序的数据存储架构，它通常包括来自不同来源的精心选择和转换的数据，以满足特定的分析需求。数据仓库...
数据湖从各种源(业务应用程序、移动应用、IoT 设备、社交媒体或流媒体)中捕获关系型数据和非关系型数据,在读取数据前无需定义数据的结构或架构。读取时的架构可确保任何类型的数据都可以以原始格式存储。因此,数据湖可以容纳任何规模的各种数据类型,从结构化数据到半结构化数据,再到非结构化数据均可容纳。其灵活和可...
1. 数据角度 2. 查询性能和数据质量 (三)与湖仓一体的关系 1. 概念联系 2. 功能对比 近些日子,不断有企业同行来询问miao君:我们打算在数据管理方面做些升级,听说数据湖挺火的,你觉得我们是不是该搞一个?听到这个问题,真的是两眼一黑,数据湖能随便就决定去构建吗?当然不能!在数据管理领域,很多企业在考虑...