Data：Data Warehouse vs Data Lake vs Data Lakehouse 数据储存方案大对决
Data Warehouse、Data Lake、Data Lakehouse 各有特点，适用应用场景又各有不同，企业应该怎样选择最适合自己的数据储存方案呢？
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随著互联网不断发展，企业每日都会产生海量数据。根据 IDC 预测，到 2025 年，全球数据总量将达到 175 ZB。面对爆炸式增长的海量数据，如何有效储存、管理和分析数据，成为企业重大课题。目前，市场上主流的企业级数据储存解决方案有三种：数据仓库（Data Warehouse）、数据湖（Data Lake）和数据湖仓（Data Lakehouse）。它们各有特点，适用应用场景又各有不同，企业应该怎样选择最适合自己的方案呢？今日将深度分析三种方案的优缺点，帮你找到最适合自己企业的数据储存方案。
内容大纲
Data Warehouse 是什么？
Data Lake 是什么？
Data Lakehouse 是什么？
企业如何选择数据储存方案
总结
Data Warehouse 是什么？
Data Warehouse 中文是数据仓库，是一个集中式数据储存系统。透过 ETL 等技术，把来自不同地方的结构化数据，例如 CRM、EPR 等数据，进行清洗、转换，整合到企业资料仓储，之后结合 CDP ( Customer Data Platform，客户数据平台 ) 一起使用，以确保数据的标准化和一致性。当数据统一后，公司在未来可透过商业智慧 Business intelligence (BI) 工具，进行数据分析，帮助企业快速作出明智商业决策。
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