編者按：近年來，隨著金融、制造、政務、交通、醫(yī)療等行業(yè)數字化轉型深入，大量智慧應用涌現，使得構建強大的數據分析技術棧成為必須，也讓“湖倉一體”成為熱門詞匯。但面對市場中各色各樣的湖倉技術，眾多行業(yè)用戶既分辨不清，又無從選擇。本文梳理了當前市場中主流數據分析技術棧的優(yōu)劣，并對“湖倉一體”架構演進趨勢進行了深度分析，值得廣大用戶一讀。
隨著信息時代的興起，數據已成為推動業(yè)務決策和創(chuàng)新的核心要素；結構化、半結構化等多種類型的數據呈現爆炸式增長，如何高效處理和分析海量數據已經成為關鍵挑戰(zhàn)。
當前業(yè)界構建數據分析的技術棧，有兩條典型的路線：一條是數倉路線，另一條則是數據湖的路線。
數據倉庫的路線，數據先通過 ETL 統(tǒng)一寫入到數倉進行管理，然后構建數據集市來滿足 BI 分析的各種需求；優(yōu)勢是數據質量高、查詢性能高、具備實時分析的能力、數據治理功能完善等。
而數據湖的路線，通常是未經加工的數據先統(tǒng)一存儲在數據湖，作為企業(yè)數據的 single sourth of truth，然后按需的使用數據，構建數據應用；優(yōu)勢是通開放生態(tài)、擴展性強，性價比高。
數據倉庫
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