数据湖仓一体、数据湖和数据仓库有什么不同呢？

数据仓库为需要生成报告和决策数据洞见的企业用户提供了快速的数据访问和 SQL 兼容性。所有数据都必须经过 ETL（提取、转换和加载）阶段。这意味着，在加载之前，系统会根据用例以特定格式或架构来对其进行优化，以支持高性能查询和数据完整性。但是，这种方法会限制访问数据的灵活性，而且若需要迁移数据以备将来使用，会造成额外的费用。

数据湖以原生格式存储大量非结构化和结构化数据。与数据仓库不同，数据在分析期间需要处理、清理和转换来提高加载速度，因此非常适合大数据处理、机器学习或预测分析。然而，数据湖需要具备数据科学方面的专业知识，这限制了可以使用这些数据的人群，而且若得不到妥善维护，数据质量可能会随着时间的推移而下降。数据湖还增加了实时查询的难度，因为数据未经处理，因此数据仍可能需要经过清理、处理、注入和集成才能使用。

数据湖仓一体将这两种方法结合起来，形成了一个单一的结构，让您可以出于从 BI、数据科学到机器学习等众多不同目的访问和利用数据。换言之，数据湖仓一体可以捕获组织的所有非结构化、结构化和半结构化数据，并将其存储在低成本存储空间中，同时为所有用户提供根据需要整理和探索数据的功能。