Databricks
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数据湖与数据仓库：您的组织需要了解的事项
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原文英文，约600词，阅读约需2分钟。
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内容提要
在AI驱动的数据环境中，选择合适的数据架构至关重要。数据湖存储原始数据，而数据仓库则优化商业智能。现代企业需灵活应对数据存储、访问和治理的变化，采用统一的数据平台，以实现可扩展性和性能的平衡。
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关键要点
- 在AI驱动的数据环境中，选择合适的数据架构是战略性决策。
- 数据湖存储原始数据，而数据仓库优化商业智能和操作报告。
- 数据湖和数据仓库的核心区别在于数据的结构化和用途。
- 现代企业需要灵活应对数据存储、访问和治理的变化。
- 数据工程师、BI团队和数据科学家对数据平台有不同的需求。
- AI和大型语言模型对数据基础设施提出了新的要求。
- 实时分析已成为基本期望，要求低延迟和高度可扩展的数据访问。
- 建立信任依赖于强大的目录管理、元数据管理和语义层。
- 开放架构的转变使得开放格式和API成为战略必要。
- 企业正在采用统一的数据平台，结合数据湖的可扩展性和数据仓库的性能。
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