首先，让我们快速定义和区分这两个术语。

数据湖：它是以原始格式存储的数据存储库。它通常是所有企业数据的单一存储，在初始阶段不会排除或转换任何内容。

数据仓库：它是一种预定义的结构化数据存储，其中包含业务交易的聚合数据和其他支持信息，以根据各个主题领域提供业务的抽象视图。

数据仓库的概念并不新鲜，已广泛应用于各行业的报告和分析。然而，随着各种格式和文件类型的数据源以及经济高效的存储的出现，数据湖的概念出现了，可以使用任何格式和大小的数据。数据湖的设计和构建没有针对任何特定要求。这使得它们非常有价值，因为不同的部门和团队可以从数据湖中提取数据并将其用于各种操作。数据湖在存储时不强制执行任何模式定义，团队在出于特定目的进行处理时实施其所需的模式。

随着数据湖的出现，数据仓库并没有失去其重要性。它们都有各自的特定目的。理解这两个概念对于弄清楚这两个系统的需求以及对它们的关注程度非常重要。

例如，如果一个组织只是处理结构良好且表格格式的数据，他们可能不需要数据湖。但是，如果组织正在处理来自各种来源的数据(可能是 xml、csv、json、图像、电子表格等)，那么数据湖就有意义。

对于大多数实际目的，我们需要表格格式的分析数据来创建报告、仪表板、预测等，从而使数据仓库变得合适。数据湖补充了数据仓库，以使用任何格式的数据，然后对其进行处理以获得分析解决方案。

由于数据湖旨在存储所有数据，无论何种格式，它都可能成为数据沼泽，导致数据源效率低下、无法访问或管理不善，为业务提供的价值非常小。

在使用数据湖时，我们需要清楚我们的目标数据模型。它帮助我们构建正确的逻辑，通过以下方式从数据湖中提取正确且有价值的数据集：

结构：数据湖中的数据可以是任何格式，目标数据模型有助于定义所需数据集的所需结构。

数据量：数据湖巨大，因此为特定目的提取最少但足够的数据以确保效率非常重要。

清理：目标数据模型帮助我们用模式信息丰富数据，以便我们可以在开始时进行清理，以避免后期错误的传播。

在使用数据湖时，拥有适当的版本控制系统非常重要。数据湖是动态的，并且随着时间的推移不断获取新数据。即使使用廉价的存储空间，简单地维护文件的所有版本也可能会适得其反。

数据湖的另一个挑战是数据治理。由于数据湖旨在供组织中的每个人为了特定目的提取和使用数据，因此采用适当的访问控制来确保数据安全性和合规性变得很棘手。

数据湖被构建为任何原始格式数据的存储库。由于这种印象，许多组织并不关注数据湖中的元数据管理，这使得后期很难识别和找到所需的数据。

通过正确了解数据湖实施的业务需求、优势和挑战，组织可以通过共同使用数据湖和数据仓库来挖掘可用数据的巨大潜力。

数据仓库在跨所有领域和部门的组织报告和分析中发挥了非常重要的作用。然而，由于非结构化和半结构化数据的产生，数据湖帮助我们利用这些数据来促进我们的组织发展。