本文通过“图书馆”与“仓库”的生动比喻，解析两者在存储类型、处理模式、服务对象上的根本差异。数据仓库如同经过严格分类的图书馆，擅长快速查询与报表生成；数据湖则像一个容纳一切的仓库，为数据科学家提供无限探索可能。然而，当企业既需要结构化的决策支持，又渴望保留数据的原始创造力时，湖仓一体架构应运而生。

可能不少人都听说过数据仓库，其实简单理解，数据仓库即一个数据存储系统，它可以从不同源系统中收集数据，并对数据做相应的处理，以为企业提供决策支持。这篇文章里，作者就对数据仓库、包括数据库、数据中台等概念做了解读和分析，一起来看。

编辑导语：什么是数据湖？企业可以利用数据湖尽可能保持业务数据的可还原性，解决存储全域原始数据的问题；而数据中台的存在则可以帮助帮助企业提升业务处理效率。不过...

数据只有流动起来才可以产生价值，基于IOTA架构的数据河与数据湖组建企业内部的可流动的大数据水系，用数据驱动整个企业精益成长。 数据湖（Data Lake）在Wiki中定义如...