Data：Data Warehouse vs Data Lake vs Data Lakehouse 數據儲存方案大對決
Data Warehouse、Data Lake、Data Lakehouse 各有特點，適用應用場景又各有不同，企業應該怎樣選擇最適合自己的數據儲存方案呢？
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随著互聯網不斷發展，企業每日都會產生海量數據。根據 IDC 預測，到 2025 年，全球數據總量將達到 175 ZB。面對爆炸式增長的海量數據，如何有效儲存、管理和分析數據，成為企業重大課題。目前，市場上主流的企業級數據儲存解決方案有三種：數據倉庫（Data Warehouse）、數據湖（Data Lake）和數據湖倉（Data Lakehouse）。它們各有特點，適用應用場景又各有不同，企業應該怎樣選擇最適合自己的方案呢？今日將深度分析三種方案的優缺點，幫你找到最適合自己企業的數據儲存方案。
內容大綱
Data Warehouse 是什麼？
Data Lake 是什麼？
Data Lakehouse 是什麼？
企業如何選擇數據儲存方案
總結
Data Warehouse 是什麼？
Data Warehouse 中文是數據倉庫，是一個集中式數據儲存系統。透過 ETL 等技術，把來自不同地方的結構化數據，例如 CRM、EPR 等數據，進行清洗、轉換，整合到企業資料倉儲，之後結合 CDP ( Customer Data Platform，客戶數據平台 ) 一起使用，以確保數據的標準化和一致性。當數據統一後，公司在未來可透過商業智慧 Business intelligence (BI) 工具，進行數據分析，幫助企業快速作出明智商業決策。
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