数据湖与数据仓库（加上数据管理技能）

数据仓库和数据湖是组织管理和存储数据的常用方式。通常，公司会根据其当前的存储需求和行业选择其中任何一种。了解数据湖和数据仓库可以帮助您了解它们的独特特征，以及哪些因素会影响有关使用哪些数据的各种组织决策。

数据湖与数据仓库
以下是比较数据湖与数据仓库时需要考虑的一些特性：

定义
数据湖是一种数字存储位置，通常会保存没有特定用途且未大规模过滤的数据。它们使用户能够存储数据，而无需事先对数据进行分类或组织。相反，用户可以将机器学习或分析应用于数据湖，以得出明智且有效的数据管理结论。例如，组织可以使用数据湖来存储所有客户数据，然后对其进行评估以正确吸引消费者的注意力。

数据仓库也是数字存储位置。尽管如此，它仍管理着大量具有特定用途的结构化和过滤数据。这些仓库中的数据通常来自不同的系统或数据库，并且会定期自我更新。企业可能会在仓库中保留多个数据库，并使用多个组织层级来处理和检索数据。

数据类型
存储在数据仓库和数据湖中的数据组织不同，因为仓库利用分析后的数据，而湖使用原始数据。由于数据类型不同，数据湖通常具有更大的存储容量。这确保有足够的空间容纳所有未处理的信息。数据湖还与机器学习完美结合，机器学习使用算法来识别原始数据的趋势。尽管如此，数据湖可能需要经常维护以避免丢失未组织的原始数据。

相比之下，数据仓库结构通常会自动组织其数据。数据源也可能影响这些组织系统的规范。通常，这包括运营数据、企业数据和一般数据等组。任何一般数据也可能处于独立、依赖和混合子类别中。

资料用途
企业存储在数据湖中的数据通常具有未确定的用途，而仓库则专门保存具有确定功能的数据。例如，未经过滤的数据可能会在数据湖中长时间未使用，直到组织评估其使用情况。同时，数据仓库中的数据可以根据其预定的功能自动存储在结构化系统中。例如，数据仓库可以自动对与网站分析有关的数据进行分类。这种组织能力可能会导致存储容量减少。

资料使用者
使用数据湖或数据仓库的专业人员通常因数据的功能而异。这是因为数据湖的非结构化性质通常更难驾驭。人们通常更容易理解组织存储在数据仓库中的结构化信息。Lake 用户可能包括可以过滤数据的数据专业人员，包括数据开发人员或数据科学家。相比之下，仓库用户可能包括利用结构化数据得出明智结论的业务分析师或财务专业人员。

数据可访问性
存储位置内的数据可访问性各不相同。例如，个人可以轻松访问数据湖并进行更改或修改，因为湖的结构没有精确的结构。相反，数据仓库具有精确的架构结构，使各种用户更容易访问其驻留数据。不过，修改数据仓库中的数据通常具有挑战性，因为它包含结构化数据。

数据质量
数据仓库和数据湖因其管理级别而具有不同的数据质量。这是因为仓库主要强调存储高度策划和组织的数据，具有更高质量的数据。数据的质量使即时使用和完整评估成为可能。数据湖存储质量较低的数据，因为这些数据大部分未经过滤。

使用数据湖的专业行业
以下是使用数据湖的专业行业的三个示例：

卫生保健
医疗保健组织在处理未处理的信息（例如医疗记录）时可能会受益于使用数据湖。医生和护士可能需要实时了解和手动修改信息的能力。数据湖可以提供未处理和已处理数据的混合，这可以为评估和保存患者数据提供有效的替代方案。

教育
这些专业人员使用数据湖来跟踪成绩、出勤或行政职责。教育工作者也可以使用此信息来帮助学生获得资源或提升个人出勤率和成绩。这种灵活性要求使数据湖成为学校或教育公司的适当存储替代方案。

运输
运输公司还可以通过使用数据湖来预测供应链管理运营来获得洞察力。灵活的数据确保组织可以仔细评估各种结果。这使他们能够评估所有运营方面，包括燃料费用、交货期以及必要时的进出口费用。

使用数据仓库的行业
以下是使用数据仓库的专业行业的三个示例：

金融
数据仓库因其易于理解的格式和组织结构而与金融公司相关。这增强了不具备手动分类和处理信息的数据科学技术的财务专业人员的可访问性。财务人员可以使用仓库来保存重要数据或信息，包括业务报告。与其他替代方案相比，该行业的组织可能还希望仓库存储具有成本效益。

制造业
制造组织通常需要分析和比较趋势，以便就产品定价和销售得出明智的业务结论。他们分析的数据可能来自多个业务地点，需要经常进行例行评估以确保合理的利润或投资回报 (ROI)。数据仓库使组织能够轻松查看复杂的数据集并分发不太复杂的结果。

研究
数据仓库也可能适用于需要为未来应用程序存储数据和信息报告的研究型组织。例如，药物研究机构可能需要在使用相同产品的后续试验中参考初始试验的数据。数据仓库可以为他们提供一个存储位置，以便在必要时轻松识别他们的报告。

数据管理技能示例
以下是一些有助于数据分析和使用的数据管理技能示例：

数据分析
能够评估数据和识别趋势以得出各种有见地的结论是至关重要的。这涉及熟悉您可以访问的数据集，并识别有关如何使用它们实现目标的创新解决方案。您可以通过参加各种线下和线上培训课程、申请实习并不断练习来提高您的数据分析技能，以提高技能的熟练程度。

帐户和文件管理
熟悉在计算机或网络上组织文件和文件夹非常重要。这还包括了解如何下载、上传、复制或移动文件和照片。有效跟踪您的在线帐户并协助他人跟踪其密码、帐户和用户名的能力也很重要。您可以通过不断使用文件管理软件来培养您的帐户和文件管理技能。您还可以提高您的组织能力，以帮助您更有效地利用您的资源。

管理数据库软件
另一项数据库管理技能涉及有效地浏览软件数据库。它包括了解记录定位和使用其他软件功能，例如数据库中的报告和内置表格。出色的技术编程技能很有帮助，但对于该领域的工作而言并不是必不可少的。您可以通过参加相关的短期课程或完成相关的学士学位来培养这些技能。

数据库设计与规划
深入了解数据库设计概念对于培养出色的数据管理技能也是必不可少的。了解各种数据库类型的优势和局限性至关重要。同样，在参与数据库活动的短期和长期准备工作以及了解多种数据分析和存储方法时感觉舒适也很重要。你可以通过完成数据库管理或数据科学的学士学位来发展你的数据库设计和规划技能。

沟通
沟通技巧是数据管理的重要方面。与您的同事建立清晰的沟通渠道以评估数据以确保其准确性至关重要。沟通技巧还可以帮助您与供应商讨论清楚地解释您的要求。在团队中工作时，该技能也很重要，因为它有助于在整个团队中轻松传递准确的信息和指令。您可以通过不断的练习来培养您的沟通技巧。

商业智能
此技能涉及理解特定数据集对组织意味着什么的能力。通常，在开始数据收集过程之前，必须确定收集数据的原因及其与组织需求的联系。这使您能够采用战略方法来收集数据，以确保您收集到准确且相关的数据。您可以通过参加咨询或数据分析课程来培养您的商业智能技能。

数据的完整性
数据完整性涉及在评估和应用数据时承认可能存在的弱点。它还意味着了解定义、程序指南和数据源。您可以通过在数据项目期间对您的进度进行例行评估来评估其完整性，从而发展数据完整性。