В чем разница DWH и Data Lake?

Data Warehouse (DWH) и Data Lake — это два разных подхода к хранению и обработке данных:

• Data Warehouse (DWH) — структурированное хранилище данных, оптимизированное для аналитики и отчетности. В DWH данные обычно очищены, трансформированы и организованы по схемам (например, звездная или снежинка). Это позволяет быстро выполнять сложные запросы и строить отчеты.

• Data Lake — это хранилище, где данные сохраняются в сыром виде, без предварительной обработки. В Data Lake можно хранить структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные (логи, изображения, видео и т.д.). Это гибкое решение для хранения больших объемов разнообразных данных.

Основные различия:

Характеристика	Data Warehouse	Data Lake
Формат данных	Структурированные, очищенные	Сырые, любые форматы
Цель	Аналитика, отчетность	Хранение, подготовка данных для ML и аналитики
Стоимость хранения	Обычно выше из-за обработки	Обычно дешевле, т.к. хранит сырые данные

Выбор зависит от задач: для классической бизнес-аналитики лучше DWH, для гибкой работы с большими и разнородными данными — Data Lake.