数据湖：设计更好的架构、存储、安全和数据治理.pdf
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2022-06-18
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数据湖：设计更好的架构、存储、安全和数据治理
前言
对任何业务来说，数据驱动的结果、预告和对趋势的预测都
是必不可少的。 今天，在我们所做的每件事中，都能看到某种分
析的逻辑在背后。从点击网站 (点击流分析 )、在线购买 (客户行为 )、
遗传学、 CRM、公用事业、医疗保健，甚至选举，我们都可以看
到分析的存在。 分析的能力不再让你获得优势，它已经变成了你
保持业务不被淘汰的必要条件。 它倒逼组织建立数据湖或升级现
有的数据仓库。
这就引出了一个非常有趣但也令人困惑的问题：我应该用数据仓
库还是数据湖？答案其实很简单。一般情况下，你应该同时拥有数据
仓库和数据湖，更准确地说，数据仓库位于数据湖中。
数据仓库 vs 数据湖
数据仓库是为分析来自不同系统或业务线的结构化数据而优化
的数据库。为了支持更快的 SQL 驱动操作报告和分析，模式和数据
结构都已经预先定义了。数据仓库中的数据已经被清理、丰富和转换
为“单一的真理来源”。
然而，数据湖存储来自商业应用程序、移动应用程序、物联网设
备和社交媒体的结构化和非结构化数据。模式在数据刚捕获阶段是
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