В чем основные различия между подходами DWH, Data Lake и Lakehouse к хранению данных?

Основные различия между подходами DWH, Data Lake и Lakehouse к хранению данных:

1. DWH (Data Warehouse) — это структурированное хранилище, предназначенное для хранения обработанных данных в таблицах. www.decosystems.ru Обеспечивает высокую скорость аналитических операций и контроль качества. www.decosystems.ru Подходит для отчётности и анализа бизнес-метрик, но ограничено в работе с неструктурированными данными и мультимедиа. www.decosystems.ru
2. Data Lake — это хранилище, где данные сохраняются в их исходном виде без предварительной обработки. www.decosystems.ru Поддерживает как структурированные, так и неструктурированные форматы. www.decosystems.ru Подходит для больших объёмов данных и гибкого анализа, но требует дополнительных инструментов для управления качеством и аналитики. www.decosystems.ru
3. Lakehouse — это архитектура, которая объединяет возможности Data Lake и DWH в едином платформенном решении. {8-host} Позволяет работать с данными любого типа и обеспечивает возможность их анализа без необходимости перемещения между различными хранилищами. {8-host} Lakehouse сочетает гибкость хранения и обработки данных любых типов с транзакционными возможностями DWH (поддержка транзакций, управление метаданными и высокопроизводительная аналитика) и экономичностью и масштабируемостью Data Lake (использование облачных технологий или недорогих систем хранения данных). {8-host}

Выбор между этими подходами зависит от целей бизнеса, характера данных и технических возможностей команды. {8-host}