Data：Data Warehouse vs Data Lake vs Data Lakehouse 數據儲存方案大對決
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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 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。
Data Warehouse 的優勢
數據格式一致
當數據在進入數據倉庫前，需經過嚴格的資料清理，以確保數據品質，避免 「Garbage in，Garbage out」問題出現。
數據分析速度快
數據倉庫採用列式儲存等技術，可以快速地查詢和分析海量數據，提高數據分析效率。
決策效率提高
Data Warehouse 為企業提供一個統一的數據平台，方便決策者們隨時隨地查看和分析數據，提高決策效率。
Data Warehouse 的挑戰
數據靈活性不足
數據倉庫只能處理靜態結構化數據，面對非結構化、半結構化數據，例如圖片、影片、社交媒體等數據，處理能力較弱。
實施和維護成本高
初期建設和日常維護費用高昂，對中小型企業來說可能負擔較重。
Data Lake 是什麼？
Data Lake 中文是數據湖，是一個可儲存海量原始數據的集中式儲存庫，包括結構化、半結構化和非結構化等多種類型數據，擁有極高的靈活性。與數據倉庫的 「Schema on write」不同，數據湖使用 「Schema on read 」模式，即是先把原始數據存下來，在讀取時再進行轉換和處理。
Data Lake 的優勢
數據整合能力強
Data Lake 可以將來自不同來源的數據集中儲存，打破數據孤島，方便統一管理。
數據靈活性極高
因為「Schema on read 」模式，用戶能把數據以原始形態儲存下來，未來可以按照企業需求把數據轉換成不同格式來使用或分析數據。
儲存成本低
數據湖能以極低成本擴展，單 TB 數據儲存成本每年可低至百美元，遠低於企業級數據倉庫。
支持多種數據科學和機器學習應用
因為 Data Lake 儲存大量各式各樣的數據，為數據科學家和機器學習工程師提供豐富的數據資源，讓他們進行各種 data mining、machine learning 和人工智慧應用。
Data Lake 的挑戰
數據治理
數據湖儲存的數據種類繁多，數據質量容易參差不齊，如果沒有完善的數據治理機制，數據湖很容易變成「數據沼澤」，使數據準確性和可信度大打折扣，最終導致分析結果不可靠。
查詢性能
由於 Data Lake 是儲存原始數據，資料沒有經過處理和優化，如果對數據湖進行複雜查詢，系統需要掃描大量數據才能找到所需的資訊，使查詢性能遠不如數據倉庫。
Data Lakehouse 是什麼？
Data Lakehouse (數據湖倉) 是數據倉庫和數據湖的融合，是一種新興的數據管理架構。它既具備數據倉庫的數據管理和分析能力，又具備數據湖的靈活性和成本效益，結合數據倉庫和數據湖的優點。
Data Lakehouse 的優勢
減少數據冗餘
傳統方案中，為滿足不同的數據使用場景，往往需要在數據湖和數據倉庫之間進行數據複製和移動，浪費儲存容量。而數據湖倉支持多種數據格式和查詢分析方式，避免數據重複儲存，降低數據冗余。例如 Airbnb 使用 Lakehouse 架構後，節省了 50% 以上的運算資源和 40% 的作業運行時間。
成本效益高
數據湖倉可以利用低成本的雲端儲存服務，和分層儲存管理等技術，降低儲存成本和移動成本，進一步降低數據儲存成本。
支援更多數據應用場景
Data Lakehouse 可以同時支持數據分析、商業智慧、機器學習和人工智慧等多種工作場景，應用範圍更廣。
數據管理和安全治理
數據湖倉通常內置數據版本控制、數據治理、數據血緣追蹤、使用者權限等功能，確保數據可以追溯根源，讓企業安全地管理和保護公司數據資產。
Data Lakehouse 的挑戰
技術相對較新
Data Lakehouse 技術相對較新，在性能、穩定性、生態系統等方面與傳統方案還有一定差距，企業在採用數據湖倉技術時需要謹慎評估。
企業如何選擇數據儲存方案
選擇數據儲存方案，沒有絕對的好壞之分，關鍵要結合企業自身的業務特點、技術、成本預算等因素。
數據類型和規模
如果企業主要處理結構化數據，數據規模相對較小，Data Warehouse 可能是一個不錯的選擇。如果企業需要處理大量的非結構化數據，Data Lake、Lakehouse 則更為適合。
數據應用場景
如果企業需要進行複雜的數據分析和報表生成，Data Warehouse 可以提供更好的性能和支持。如果企業需要進行數據科學和機器學習應用，Data Lake 則更具優勢。
成本預算
Data Warehouse 無論在建設、維護，以及擴展資料庫，成本通常比較高；而 Data Lake、Data Lakehouse 則相對較低，但如果需要處理更複雜的資料，營運費用可能會增加。
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- 自動化客戶的生命周期旅程，提高運營效率。
- 觀察客戶行為變化，及早採取留客措施，減少客戶流失。
- 更安全、合規地管理數據。
總結
Data Warehouse、Data Lake 和 Data Lakehouse 的出現，為企業數據管理提供了更多選擇。企業應根據自身數據規模、類型、應用場景、成本預算等因素，以及未來發展方向，選擇最適合的方案。
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