在資訊化浪潮席捲全球的今天，資料已經成為企業決策和發展的重要驅動力。無論是電商平臺的使用者行為分析，還是金融領域的風險預測，亦或是物聯網裝置的海量資料處理，都離不開高效、靈活的資料儲存和處理方式。在這樣的背景下，各種資料儲存和處理技術應運而生，它們各自以其獨特的方式在資料生態系統中發揮著不可或缺的作用。
本文主要闡述了資料倉儲、資料湖和湖倉一體的概念、功能、優勢及選擇策略，並舉出幾個可能遇到的應用場景，在多樣化的場景中滿足不同的資料需求，為企業的資料管理和決策提供更加全面和深入的支援。
在複雜的資料環境中，資料倉儲、資料湖以及湖倉一體這三種不同的資料儲存和處理方式各自佔據獨特的地位。它們各自展現了獨特的功能和優勢，但同時在選擇中也使人困惑。究竟哪種方式能夠最有效地滿足客戶的實際需求？它們之間又存在哪些顯著的區別與聯絡？這些問題成為了市場關注的焦點。
對於這些資料從業者來說，區分這三種資料平臺的概念至關重要。雖然它們的共同目標都是儲存資料以支援分析，但它們所處理的資料型別、使用方式以及滿足的需求卻大相徑庭。
資料倉儲、資料湖、湖倉一體，它們聽起來或許有些相似，但實際上各具特色。本文將深入探討它們之間的相似之處、差異，以及如何選擇。本文的目標是在不同需求下找到最適合的資料需求的解決方案。
資料倉儲、資料湖和湖倉一體的共同目標
讓我們深入探討一下資料倉儲、資料湖與湖倉一體的共同目標。他們究竟致力於解決哪些核心問題？
首先，這三者都致力於儲存在下游資料模型、儀表板、機器學習模型和預測演算法中使用的資料（主要在雲端儲存）。這些儲存的資料不僅是推動業務決策的關鍵，更是支援各種服務的產品或應用程式不可或缺的一環。
在沒有合適的儲存空間的情況下，我們如何能夠便捷地訪問這些資料呢？所以需要一個安全可靠的場所來存放這些資料。幸運的是，如今像AWS、TapData和ClickHouse這樣的資料儲存服務提供商，為我們提供了多種形式的儲存服務。
這些服務供應商將計算和儲存成本進行了細緻的劃分。這種設計使得我們能夠以極低的成本進行靜態資料儲存，而在需要查詢資料時，也能實現無縫的擴容。透過這種靈活的付費模式，我們只需根據實際使用情況進行付費，從而有效降低了儲存空間和工作資料的成本。
本文討論的重點並非選擇哪個特定的供應商，而是如何根據實際需求，選擇最適合的資料雲端儲存型別。因為這些資料產品不僅在儲存資料型別上存在差異，訪問和使用資料的方式也各不相同。
什麼是資料倉儲？
資料倉儲是專為儲存業務定義的關係資料。這些資料經過精心組織，形成特定的模式，極大地簡化了查詢過程，實現了高效能分析。然而，值得注意的是，隨著資料量的增長，資料倉儲的擴充套件成本也相應上升。
在資料倉儲中，資料採用了分層儲存的方法。通常，資料倉儲會分為不同的資料庫層級，如開發（dev）和生產（prod）資料庫。進而，每個資料庫又會被細化為多個模式。如果採用諸如dbt等資料轉換工具，這些不同的模式往往代表著不同的資料來源或資料模型型別。
資料倉儲的一個顯著特點是它僅支援SQL作為查詢語言。這意味著使用者無法直接訪問查詢過程中涉及的底層物件或檔案。在資料倉儲中，計算方法已經與倉庫本身緊密結合，並由所使用的雲提供商負責管理。這種設計使得資料分析師或沒有深厚資料工程背景的使用者能夠輕鬆設定和使用資料倉儲。
以金融或電商企業為例，在這類行業中，數倉被廣泛應用。尤其是對於規模較小、資料需求不太複雜的團隊而言，數倉更是常見的選型。這些團隊通常擁有豐富的SQL使用經驗，但可能缺乏查詢資料湖等複雜資料來源所需的專業技能。
然而，這不是說資料倉儲不是一個優秀的解決方案，而是說它們更適用於分析基礎資料工程的應用場景。因為需求的不同，有些公司並不需要處理複雜的資料，也無需查詢或設定更復雜資料結構的團隊。因此，資料倉儲仍然是一個實用且高效的解決方案。
什麼是資料湖？
資料湖是一個能夠儲存和處理結構化、半結構化和非結構化資料的廣闊空間。不同於專注於關係資料的資料倉儲，資料湖不僅能支援關係型資料，還支援非關係型資料的儲存。
因其扁平化架構，資料湖能夠支援以相對較低的成本儲存大量資料。資料會透過唯一識別符號和後設資料標籤儲存在如Parquet檔案等物件中。
由於資料湖儲存所有型別的資料，因此後設資料標記、唯一識別符號的使用以及無縫資料檢索都至關重要。由於資料湖中的資料不像關係資料那樣具有明確的結構，因此正確的分割槽和最佳化的檢索方式是成功使用資料湖的關鍵。
物聯網的文字記錄、字幕以及來自社交媒體、流媒體和移動應用程式的資料資訊都儲存在資料湖中。如果沒有合適的系統讓工程師利用這些資料，資料湖很容易變成資料沼澤。
與資料倉儲不同，資料湖沒有自帶的計算方法。需要自行設定計算方法，因為雲提供商通常不會提供。要訪問資料，需要配置如Python或Spark指令碼等計算方法。
雖然這類資料對於機器學習和資料科學極具價值，但如果不加以妥善管理，它可能會弊大於利。混亂的資料需要明確的資料治理和安全措施。團隊必須制定嚴格的協議來管理這些混亂的資料，以確保其安全並符合相關規定。此外，由於這種資料的更新和刪除操作相對複雜，於是確定哪些資料可用，哪些資料不可用成為了一項挑戰。
總之，資料質量是重中之重。如果輸入資料湖的是垃圾資料，那麼從中得到的結果也將是毫無價值的。
什麼是湖倉一體？
湖倉一體，顧名思義，乃資料倉儲與資料湖之完美融合。它集結了二者的眾多優勢，同時又巧妙地規避了各自潛在的不足。
在本質上，湖倉一體是一個加裝了事務層的資料湖，此事務層置於其頂端，為資料賦予了一定的結構，並確保資料管理的精準無誤。正因如此，湖倉一體效能卓越，尤其適用於高階分析的場景。
湖倉一體備受各類資料專業人士的青睞，無論是資料工程師、分析工程師，還是資料科學家、資料分析師，都對其推崇備至。
與資料倉儲相似，湖倉一體還具備資料湖所不具備的安全與管理特性。它能輕易地在資料儲存之前對PII資料進行遮蔽，並根據使用者的職責及Lakehouse的具體用途，實現基於角色的訪問控制。
**何時使用資料倉儲、資料湖和湖倉一體？ **
當對資料倉儲、資料湖與湖倉一體三者間的差異有一定的瞭解，如果不能將這些差異巧妙地運用於日常的資料專業工作中，就無法充分發揮它們的價值。
其次，讓我們深入剖析可能遇到的不同應用場景，並探討如何根據這些場景選擇最為合適的資料儲存型別。
【場景1】大型影片流平臺：整合流資料、非結構化資料最佳化機器學習演算法
以大型影片流平臺為例，每日都匯聚著海量的使用者資訊、媒體內容及行為資料。需要設立一個專用於儲存這些資料的倉庫，以便為機器學習演算法的訓練提供源源不斷的動力。
鑑於這些資料的非結構化特性，且尚未構建出相應的儲存模式，傳統資料倉儲顯然無法滿足需求。流資料本質上並非關係型資料，其混亂程度可想而知。
這些資料並非用於分析，因此無需透過SQL進行查詢。同時，由於業務不會直接觸及這些資料，也不必增加嚴格的管理措施。因此，可以排除對湖倉一體的需求。
並且，這些資料呈現非結構化的形態，且數量龐大。為了高效訪問這些資料，可能會考慮採用Pytorch或Spark等框架。在這一背景下，資料湖無疑是最佳選擇。當然，若利用這些資料進行分析，湖倉一體或許更為合適。但目前來看，資料湖完全能夠滿足需求，且相較於湖倉一體，其成本更為經濟。
【場景2】電商公司：迅速檢索資料以生成業務指標的報告
以電子商務公司為例，需要專注於使用者、賬戶資訊、訂單詳情以及產品資料。所有這些關鍵資料均儲存在由公司後端工程師精心構建的關聯式資料庫中。需要在dbt中構建資料模型中，尋找最佳策略，進而利用這些模型為重要儀表板提供堅實的資料支援。
資料湖雖然功能強大，但在查詢分析時速度可能略顯遜色。此外，如果所有資料都井然有序地儲存在關係表中，那麼扁平化的架構或許並非最佳選擇。
湖倉一體固然可用，但我們必須認識到，所有資料都是相互關聯的。如果不涉及或沒有計劃使用非結構化資料，那麼除了資料倉儲外，並不需要其他型別的儲存解決方案。
資料倉儲專為關係資料設計，是分析團隊的得力助手。所以這種方式不僅避免了資料治理和安全方面的複雜問題，還實現了成本的有效節約。
【場景3】資料資源共享：資料科學團隊的預測模型建立需求與分析工程師的資料模型編寫需求
無論何時需要資料來支援分析、資料科學或機器學習的工作，都可以預期需要一種結合資料倉儲和資料湖功能的解決方案。當需求是同時需要快速處理資料的能力和儲存非結構化資料時，只有資料湖能夠同時滿足這兩個需求。
資料倉儲在儲存非結構化資料方面存在侷限，而資料科學家通常需要利用非結構化資料來充分發揮資料的價值。其次，資料湖在處理速度上可能無法滿足分析的需求，例如頻繁查詢關係表，或為儀表板提供資料支援。
【場景4】醫療保健行業：資料處理複雜，且從業者角色多樣
由於醫療保健資料的複雜性，非結構化資料（醫生上傳的患者圖表和筆記等）佔據了相當大的一部分。然而，為了有效報告線上醫療保健平臺的使用者情況，需要快速檢索更結構化的資料。
鑑於資料的安全性至關重要，所以需要確保它們安全地儲存在雲端，符合HIPAA標準的要求。鑑於對資料安全性的嚴格要求，使用湖倉一體成為了不二之選。湖倉一體不僅能夠妥善管理個人身份資訊（PII）資料，還能嚴格控制使用者訪問許可權。
考慮到這裡的分析需求，湖倉一體迅速查詢資料就是最合適的選擇。除了其能夠儲存海量非結構化資料的優勢外，事務層還能進一步提升資料處理速度。
結論
綜上所述，資料倉儲、資料湖和湖倉一體的區別就顯而易見了。資料倉儲適用於結構化資料的分析和報告，資料湖適用於儲存和分析各種型別的資料，而湖倉一體則試圖結合兩者的優勢，提供更全面的資料管理和分析解決方案。
身為一個資料團隊，當面臨不同狀況時，基於自身資料策略，在資料的可用性、成本和安全性方面，選擇最合適的資料管理方案，做出最明智的決策。