湖仓：数据湖与数据仓库的融合_数据湖对接

 数据湖 & 数据仓库

数据，已经成为了企业的生命线与核心资产，数据管理和数据分析成为非常重要的应用领域。出于对数据管理领域的关注，不同行业也逐步提升了对数据存储、数据治理及数据分析能力的要求，这一趋势带来了新理念：数据湖和数据仓库。

数据湖

AWS对数据湖的定义如下：数据湖存储着来自业务线应用程序的关系型数据，以及来自移动应用程序、IoT 设备和社交媒体的非关系型数据。捕获数据时，无须定义数据结构或 Schema，用户可以对数据使用不同的方式（如 SQL 查询、大数据分析、全文搜索、实时分析和机器学习）来获得对数据的深入了解。因此,数据湖的意义在于,当我们不清楚某些数据存在的价值时，将数据以原生格式天然沉积在数据湖。数据来源不尽相同，能够同时存储结构化和非结构化数据。同时，可以使用不同的过程将数据注入到数据湖中。最终，都是为了帮助用户，根据自己的需要更好地处理数据。

数据仓