数据湖和数据仓库的区别是什么?

数据湖是存储原始、未处理数据的系统，结构灵活，适合大数据和实时分析；数据仓库是存储清洗、结构化数据的系统，适合传统报表和BI分析。

区别

数据湖：像一个大水库，能装各种类型的数据，包括文本、图片、日志等，不需要提前定义结构，适合用机器学习或AI挖掘新价值。企业每天能存上TB数据，成本低，但数据质量参差不齐，需要专业团队管理。

数据仓库：像整理好的图书馆，数据经过清洗、分类，按主题存储（如销售、客户），适合快速生成报表。数据量一般控制在GB到TB级，查询速度快，但扩展性差，新增数据类型需要重新设计结构。