如果您查看公司保存分析資料的位置，您很快就會發現該空間已分為兩個主要的架構和技術堆疊：資料倉儲和資料湖。
他們的決定性特徵是什麼？為您的公司選擇資料倉儲與資料湖時應考慮哪些因素？
繼續閱讀以獲取資料倉儲和資
料湖的基本知識，以及一些幫助您成功的最佳實踐，無論您最終選擇哪個選項。
注意：這是我們深入探討企業資料架構系列的第三部分 – 您可以在這裡找到之前的部分：
OLTP：企業資料架構指南第 1 部分
分析資料：企業資料架構指南第 2 部分
什麼是資料倉儲？
資料倉儲代表了一種儲存結構化資料的方法。資料倉儲充當中央儲存庫，公司在其中儲存用於分析和報告的關鍵資料。
資料倉儲使用針對讀取操作進行最佳化的關係模式，旨在協助進行線上分析處理 (OLAP)。大多數時候，SQL 查詢支援商業智慧 (BI)、報表和視覺化等功能。
為此，資料倉儲通常包含
各種來源（包括內部和外部資料庫）提取、轉換和載入 (ETL) 的當前和歷史資料的組合。
幾十年來，資料倉儲一直是描述性分析的基礎，使用戶能夠輕鬆查詢和組合大量歷史資料。
資料倉儲架構
資料來源：
資料倉儲的好處
團隊將從實施資料倉儲中獲益匪淺：
資料倉儲為大量歷史資料提供穩定、集中的儲存位置。
團隊可以使用從資料 新西蘭 WhatsApp 號碼數據 倉儲中儲存的資料中獲得的見解來改善公司流程和決策。
它們透過整合來自多個來源的數據來提高數據品質並改善 BI 性能和功能。
他們讓公司中的每個人都可以存取過去的數據。
資料倉儲架構
資料倉儲的設計因許多因素而異
資料倉儲可以有一層、兩層或三層。三層架構可能是最常見的一種，如下：
底層（資料層）－這是資料傳送到倉庫的地方。
中間層（應用程式層）－OLAP 伺服器處理資料的地方。
頂層（表示層）－面向最終用戶，包括用於資料提取和分析的特定工具和應用程式介面 (API)。
傳統上資料倉儲託管在本地
但如今越來越多的資料倉儲採用雲端儲存來託管和分析大量資料。一些最受歡迎的雲端資料倉儲應用程式是：
資料庫
AWS－亞馬 免費建立部落格：最佳平台和設定技巧 遜紅移
谷歌雲端平台—大查詢
雪花資料倉儲
資料倉儲的 4 個關鍵特徵
面向主題－您可以透過將資料
限制在資料倉儲的某個主題區域來快速執行資料分析。刪除決策不需要的主題的不必要資訊可以使整個分析過程變得更加容易。
整合– 資料倉儲是將多個來源 迴聲資料庫 的資料集合併到一個平台中。這些資料的檢索和轉換是統一的，無論其收集來源為何；這使得資料倉儲成為整合的。
隨時間變化－資料倉儲提供歷史視角；它儲存來自根據時間因素維護的所有資料庫的大量資料。它具有時間成分以及廣泛的時間範圍。
非揮發性– 為了保護資料免受短暫
更改您可以透過將資料上傳到資料倉儲來更新資料。這意味著一旦給出數據，就無法更改。這建構了資料倉儲的非揮發性。
什麼是資料湖？
資料湖是儲存大量基於文件的資料的行業標準，以促進資料科學和大規模分析資料處理場景。
2010 年代中期，資料湖在世界各地的企業中開始流行。智慧型手機、物聯網 (IoT)、數位和社群媒體以及電子商務的興起導致大數據快速成長。隨之而來的是，組織迫切需要儲存大量非結構化數據，並使用數據分析和機器學習來挖掘洞察。