很多人跟我一樣，對于數據湖充滿好奇，也許還讀了不少數據湖文章，但無論別人怎么說，你還是會覺得難以把握數據湖的本質。

有些人會望文生義說，數據湖嘛，就是什么東西都可以往里面扔，特別是對非結構數據的處理比較方便。

是這樣嗎?

有案例才有鑒別，有的人找了數據湖的作者AWS來說明數據湖是什么東西，比如下圖：

不懂數據的人也許會覺得數據湖很厲害，而懂數據的人也許會覺得僅是一堆數據倉庫技術的堆砌包裝而已，你看上面那張框架圖，哪個專業詞匯數據人士會不懂?憑什么數據湖被炒作成了一個新概念?

有比較才有鑒別，因此很多文章對數據湖與數據倉庫做了比較，下面是網上流傳的一些說法：

這種比較似乎能找到點區別，又會覺得隔靴搔癢，難道結構化與非結構化就成了數據倉庫和數據湖的一個主要區別?BI和機器學習成為了主要區別?

事實上，這種比較有較大邏輯漏洞：即是從結果出發來看差異，然后又用這個差異來說明區別，顛倒了因果，因此受到了不少專業人士的鄙視。比如AWS的數據湖能夠處理非結構化數據，而數據倉庫無法處理非結構化數據，就認為這是數據湖與數據倉庫的本質區別之一。

筆者這次較了一下真，來跟大家聊聊我所理解的數據湖的本質，對于一種新事物不了解本質，你就很難駕馭它，更別說實踐它了，下面這張圖道盡了一切。

下面我用一篇文章來具體說明數據湖與數據倉庫的區別，更多的是給出why，知其所以然是我理解事物的一個原則。

數據倉庫和數據湖的處理流程可以用下圖來示意，其中用紅圈標出了5個對標的流程節點。

可以看到，數據湖并不比數據倉庫在處理流程上多出了什么內容，更多的在于結構性的變化，下面就從數據存儲、模型設計、加工工具、開發人員和消費人員五個方面來進行比較。

(1)數據存儲

數據倉庫采集、處理過程中存儲下來的數據一般是以結構化的形式存在的，即使原始數據是非結構化的，但這些非結構化數據也只是在源頭暫存一下，它通過結構化數據的形式進入數據倉庫，成了數據倉庫的基本存儲格式，這個跟數據倉庫的模型(維度或關系建模)都是建立在關系型數據基礎上的特點有關。

事實上，是傳統的數據建模負擔讓數據倉庫只處理結構化數據，其實誰都沒規定過數據倉庫只處理和存儲結構化數據。

數據湖包羅萬象，輕裝上陣，結構化與非結構化數據都成為了數據湖本身的一部分，這體現了數據湖中“湖”這個概念。因為沒有數據倉庫建模的限制，當然什么東西都可以往里面扔，但這為其變成數據沼澤埋下了伏筆。

看了這段肯定無法讓人信服，不要急，接著往下看。

(2)模型設計

數據倉庫中所有的Schema(比如表結構)都是預先設計并生成好的，數據倉庫建設最重要的工作就是建模，其通過封裝好的、穩定的模型對外提供有限的、標準化的數據服務，模型能否設計的高內聚、松耦合成了評估數據倉庫好壞的一個標準，就好比數據中臺非常強調數據服務的復用性一樣。

你會發現，數據倉庫很像數據領域的計劃經濟，所有的產品(模型)都是預先生成好的，模型可以變更，但相當緩慢。

數據湖的模型不是預先生成的，而是隨著每個應用的需要即時設計生成的，其更像是市場經濟的產物，犧牲了復用性卻帶來了靈活性，這也是為什么數據湖的應用更多強調探索分析的原因。

(3)加工工具

數據倉庫的采集、處理工具一般是比較封閉的，很多采取代碼的方式暴力實現，大多只向集中的專業開發人員開放，主要的目的是實現數據的統一采集和建模，它不為消費者(應用方)服務，也沒這個必要。

數據湖的采集和處理工具是完全開放的，因為第(2)點提到過：數據湖的模型是由應用即席設計生成的，意味著應用必須具備針對數據湖數據的直接ETL能力和加工能力才能完成定制化模型的建設，否則就沒有落地的可能，更無靈活性可言。

工具能否開放、體驗是否足夠好是數據湖能夠成功的一個前提，顯然傳統數據倉庫的一些采集和開發工具是不行的，它們往往非常丑陋，不可能向普通大眾開放。

(4)開發人員

數據倉庫集中開發人員處理數據涵蓋了數據采集、存儲、加工等各個階段，其不僅要管理數據流，也要打造工具流。

由于數據流最終要為應用服務，因此其特別關注數據模型的質量，而工具流只要具備基本的功能、滿足性能要求就可以了，反正是數據倉庫團隊人員自己用，導致的后果是害苦了運營人員。

數據湖完全不一樣，集中開發人員在數據流階段只負責把原始數據扔到數據湖，更多的精力花在對工具流的改造上，因為這些工具是直接面向最終使用者的，假如不好用，數據湖就死了。

(5)應用人員

數據倉庫對于應用人員暴露的所有東西就是建好的數據模型，應用方的所有角色只能在數據倉庫限定好的數據模型范圍內倒騰，這在一定程度上限制了應用方的創新能力。比如原始數據有個字段很有價值，但數據倉庫集中開發人員卻把它過濾了。

這種問題在數據倉庫中很常見，很多取數人員只會取寬表，對于源端數據完全不清楚，成了井底之蛙，這是數據倉庫集中開發人員造的“孽”，所謂成也數據倉庫，敗也數據倉庫。

數據湖的應用方則可以利用數據湖提供的工具流接觸到最生鮮的原始數據，涵蓋了從數據采集、抽取、存儲、加工的各個階段，其可以基于對業務的理解，壓榨出原始數據的最大價值。

可以看到，數據倉庫和數據湖，代表著兩種數據處理模式和服務模式，是數據技術領域的一次輪回。

早在ORACLE的DBLINK時代，我們就有了第一代的數據湖，因為那個時候ORACLE一統天下，ORALCE的DBLINK讓直接探索原始數據有了可能。

隨著數據量的增長和數據類型的不斷豐富，我們不得不搞出一種新的“數據庫”來集成各種數據。

但那個時候搞出的為什么是數據倉庫而不是數據湖呢?

主要還是應用驅動力的問題。

因為那個時候大家關注的是報表，而報表最核心的要求就是準確性和一致性，標準化、規范化的維度和關系建模正好適應了這一點，集中化的數據倉庫支撐模式就是一種變相的計劃經濟。

隨著大數據時代到來和數字化的發展，很多企業發現，原始數據的非結構化比例越來越高，前端應用響應的要求越來越高，海量數據挖掘的要求越來越對，報表取數已經滿足不了數據驅動業務的要求了。

一方面企業需要深挖各種數據，從展示數據為主(報表)逐步向挖掘數據(探索預測)轉變，另一方面企業也需要從按部就班的支撐模式向快速靈活的方向轉變，要求數據倉庫能夠開放更多的靈活性給應用方，這個時候數據倉庫就有點撐不住了。

數據湖就是在這種背景下誕生的。

其實早在數據湖出來之前，很多企業就在做類似數據湖的工作了，比如我們5年前重構hadoop大數據平臺的時候，就已經要求源端能將各種格式的數據直接扔過來，然后用不同的引擎處理，非結構化的就自己做一個定制化的ETL工具，只是沒有統一進行整合而已。

ETL之所以不開放，主要是驅動力不夠，其實我們沒有那么多類型的數據要定制化抽取，也許后續會需要吧。

而可視化開發平臺使用比較廣泛，只是因為市場覺得IT做的太慢了，需要一個可視化平臺來直接操作。

很多企業不搞可視化開發平臺也是容易理解的，報表就能活得很好，干嘛業務人員要自己開發和挖掘。現在數據湖叫的歡的，大多是互聯網公司，比如亞馬遜，這是很正常的。

數據湖和數據倉庫，不能說誰更好誰更差，大家都有可取之處，阿里最近一篇文章提到的數湖一體是很好的概念，可以實現雙方的優勢互補，我這里畫一張圖，方便你的理解：

何謂湖倉一體?

• 湖和倉的數據/元數據無縫打通，互相補充，數據倉庫的模型反哺到數據湖(成為原始數據一部分)，湖的結構化應用知識沉淀到數據倉庫
• 湖和倉有統一的開發體驗，存儲在不同系統的數據，可以通過一個統一的開發/管理平臺操作
• 數據湖與數據倉庫的數據，系統可以根據自動的規則決定哪些數據放在數倉，哪些保留在數據湖，進而形成一體化

至于理解的對不對，你怎么看?