在当今数据驱动的世界中，选择合适的架构至关重要。本文通过实际业务用例比较了数据仓库、数据湖、数据湖屋和数据集市，探讨了数据从原始源到决策仪表盘的流动方式。每种架构都有其独特的用途，选择合适的架构取决于团队的目标、工具和数据成熟度。

数据湖：

• 是一个大型存储库，以原始格式存储大量原始数据，直到需要使用。对存储无固定限制，可存储任何类型的数据，具有高度可扩展性，适用于大型组织。
• 例如某科技公司利用数据湖存储大规模日志和非结构化用户交互数据用于产品分析。数据来源多样，如 web 应用日志、移动应用事件、社交媒体数据等。采用 schema-on-read 方式，数据实时流式传输到数据湖（通常是云存储），无需前期转换。工具包括 Amazon S3、Azure Data Lake、Goolgle Cloud Storage 等。数据湖的终端用户是数据科学家，用于探索性分析和应用机器学习。

数据仓库：

• 数据从各种来源收集，通常是内部和外部系统的处理后数据，包含产品、客户或员工等特定信息，用于报告和数据分析，存储历史数据。
• 如大型零售连锁店利用数据仓库存储和分析客户购买及销售数据。数据来源包括 POS 系统、在线交易和 CRM 数据等。通过批量抽取（夜间从运营数据库抽取，运营数据库也称 Online Transaction Processing – OLTP 系统，用于日常业务操作）、转换（清洗、去重和规范化）和加载（schema-on-write）到数据仓库。工具有 Snowflake、Amazon Redshift 或 Google BigQuery 等。数据仓库的终端用户是分析师，用于创建 PowerBI 或 Tableau 仪表盘进行日常销售报告、盈利能力分析或库存预测。

数据湖屋：

• 是一种混合方法，结合了数据仓库和数据湖的优势，支持半结构化、结构化和非结构化数据。
• 例如金融服务机构利用数据湖屋进行实时欺诈检测和监管报告。数据来源多样，如核心银行系统的实时交易数据、CRM 系统的客户资料、欺诈检测 API 的警报信号和外部信用局的数据等。加载数据到数据湖屋可采用 ETL 或 ELT 方式，ETL 用于有严格模式和审计要求时，ELT 用于数据快速频繁或先存储原始数据后清洗的情况。工具有 Databricks Lakehouse Platform with Delta Lake、Apache Iceberg 等。数据湖屋的终端用户是分析师和数据科学家，用于运行实时数据查询和创建监管报告及实时欺诈检测模型。

数据集市：

• 是专门且聚焦的，是数据仓库的子集，允许团队访问相关数据集，无需处理整个复杂的仓库，适合为单个部门启用自助式分析。
• 如制药公司的销售团队利用数据集市进行特定产品线的分析。数据来源通过企业数据仓库（如 Snowflake）、销售 CRM 和营销数据等。通过创建主数据仓库的子集并加载预聚合或过滤后的数据到数据集市。工具可以是较小的数据库，如 SQL Server、Snowflake 或简化的 Redshift 实例等。数据集市的终端用户是销售团队，通过专用的 Tableau 或 PowerBI 仪表盘访问专门的报告。

参考文献：提供了相关的学习资源和文章链接。