编者按：近年来，随着金融、制造、政务、交通、医疗等行业数字化转型深入，大量智慧应用涌现，使得构建强大的数据分析技术栈成为必须，也让“湖仓一体”成为热门词汇。但面对市场中各色各样的湖仓技术，众多行业用户既分辨不清，又无从选择。本文梳理了当前市场中主流数据分析技术栈的优劣，并对“湖仓一体”架构演进趋势进行了深度分析，值得广大用户一读。
随着信息时代的兴起，数据已成为推动业务决策和创新的核心要素；结构化、半结构化等多种类型的数据呈现爆炸式增长，如何高效处理和分析海量数据已经成为关键挑战。
当前业界构建数据分析的技术栈，有两条典型的路线：一条是数仓路线，另一条则是数据湖的路线。
数据仓库的路线，数据先通过 ETL 统一写入到数仓进行管理，然后构建数据集市来满足 BI 分析的各种需求；优势是数据质量高、查询性能高、具备实时分析的能力、数据治理功能完善等。
而数据湖的路线，通常是未经加工的数据先统一存储在数据湖，作为企业数据的 single sourth of truth，然后按需的使用数据，构建数据应用；优势是通开放生态、扩展性强，性价比高。
数据仓库
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