Qual è la differenza tra DWH e Data Lake?

Data Warehouse (DWH) e Data Lake sono due approcci diversi per l'archiviazione e l'elaborazione dei dati:

• Data Warehouse (DWH) — un archivio di dati strutturati, ottimizzato per analisi e report. Nel DWH, i dati sono generalmente puliti, trasformati e organizzati secondo schemi (ad esempio, a stella o fiocco di neve). Questo permette di eseguire query complesse rapidamente e di creare report.

• Data Lake — un archivio in cui i dati vengono conservati così come sono, senza elaborazione preliminare. Nel Data Lake, si possono archiviare dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati (log, immagini, video, ecc.). È una soluzione flessibile per conservare grandi volumi di dati diversi.

Differenze principali:

Caratteristica	Data Warehouse	Data Lake
Formato dati	Strutturati, puliti	Grezzi, in qualsiasi formato
Obiettivo	Analisi, report	Archiviazione, preparazione dati per ML e analisi
Costo di archiviazione	Solitamente più alto a causa dell'elaborazione	Solitamente più economico, poiché conserva dati grezzi

La scelta dipende dalle attività: per analisi aziendali classiche, meglio DWH; per lavori flessibili con grandi e diversi dati, meglio Data Lake.