关于“数据湖”与“数据仓库”的解读：它们分别是什么？以及数据湖是否会取代数据仓库？
在当今的大数据时代，这两个概念时常被提及。或许因为专业性的原因，许多人对于它们的理解仍停留在表面。
作为在大数据领域深耕七八年的从业者，我想说，这些工具和概念并非新创，而是随着互联网的普及和传播，逐渐被赋予了更多的“光环”。诸如“仓”、“湖”、"中台"这样的名词，虽然听起来高深，但实质上都有其独特的价值和用途。
在此，我将详细解析“数据湖”与“数据仓库”的核心差异，以及数据湖是否会取代数据仓库的问题，希望为读者提供更为清晰的解释。
从概念上讲，数据湖是一个巨大的数据存储库，它能以极高的容错率存储任何形式的数据，无论是结构化还是非结构化。简单来说，就是企业将各种形式的数据存储在其中，以便未来可能的需要。
关于数据湖的运作，其最大的特点是数据的原始性和完整性。企业所存储的数据在湖中无需进行过多的结构化处理，这为不同类型的分析提供了更大的灵活性。但正因为如此，实现其六大特点（保真性、灵活性、可管理、可分析、可追溯、可存储）是一项颇具挑战的任务。
以“保真性”为例，这要求数据湖中存储的数据与业务系统中的数据保持一致。但在现实操作中，由于业务数据的实时变化，要实现数据的实时同步和准确无误的技术要求颇高。
如今市面上已经出现了一些如Delta、iceberg和hudi等的开源数据湖技术解决方案。这些解决方案往往需要企业在已经熟悉hadoop生态的基础上进行进一步的学习和实践。而且，由于缺乏统一的标准，这也给企业带来了一定的困扰。
与此数据仓库则主要针对结构化数据进行管理，其在实时数据处理和非结构化数据处理方面存在局限性。尤其是在业务预警预测等应用场景中，其应用受到一定的限制。
那么，数据湖是否会取代数据仓库呢？从目前的角度来看，答案显然是否定的。每种工具都有其独特的价值和适用场景。数据湖提供的是一种全新的、更为灵活的数据存储和分析方式，而数据仓库则以其成熟稳定的特性在结构化数据处理领域发挥着重要作用。
了解这两个工具的特性和适用场景后，我们不难发现它们是相辅相成的，而非互相替代的关系。