数据湖与数据仓库有哪些不同？

首先，数据捕获时未定义架构。数据湖在功能上可以实现各种类型数据的存储，数据湖中的数据可以是非结构化的、未处理的形态，数据可以在确定需要使用时才会对数据进行对应的处理与转换；而数据仓库则通常存放的是经过处理的、结构化的数据，数据存储的Schema在数据存储之前就需要被定义好。

其次，存储到数据湖中的数据通常会按照原始形态直接存储，随着业务和使用场景的发展，会使用不同的计算引擎对已经存储的数据进行分析与处理，数据湖中的数据在一个企业组织中通常会被多个不同应用、系统和部门使用和分析，覆盖的场景广泛并且范围也会动态延展，因此需要提供更多的灵活性以适应快速变化的应用场景；数据仓库中的数据通常使用场景是在数据收集期间就已经明确，数据仓库通常集中在BI、业务、运营等商业决策相关场景中，数据仓库也可以把已经存在的数据转换到新场景，但在灵活性方面不如数据湖，需要有更多的数据转换时间和开发资源投入。

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