数据湖与数据中台是两种数据处理架构，区别在于数据湖存储原始、未处理的数据，适用于大规模数据存储和探索分析；而数据中台则提供数据整合、治理、服务等功能，支持业务快速决策。应用场景上，数据湖适合大数据分析和挖掘，数据中台则更侧重于数据服务与业务应用。
本文目录导读：
数据湖与数据中台的定义
数据湖（Data Lake）和数据中台（Data Hub）是近年来在数据领域备受关注的概念，它们究竟是什么？又有哪些区别呢？
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1、数据湖
数据湖是一种新兴的数据存储和管理方式，它将企业中所有类型的数据（结构化、半结构化、非结构化）存储在同一个平台中，以原格式存储，不进行任何预处理，用户可以根据需求进行查询、分析和挖掘。
2、数据中台
数据中台是一种基于数据湖的架构，它将数据湖中的数据进行整合、清洗、转换和建模，为上层应用提供高质量、高可用性的数据服务，数据中台关注的是数据质量和应用场景，以满足企业内部和外部用户的需求。
数据湖与数据中台的区别
1、数据存储方式
数据湖以原格式存储所有类型的数据，不进行预处理，而数据中台则对数据进行整合、清洗、转换和建模，以提供高质量的数据服务。
2、数据处理方式
数据湖采用“一次存储，多次使用”的方式，用户可以根据需求自行处理数据，数据中台则对数据进行预处理，以满足不同应用场景的需求。
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3、数据质量
数据湖中的数据质量参差不齐，需要用户自行进行清洗和处理，数据中台则通过数据清洗、转换和建模等手段，确保数据质量。
4、应用场景
数据湖适用于对数据存储和查询有较高要求的企业，如大数据分析、数据挖掘等，数据中台适用于对数据质量、应用场景有较高要求的企业，如业务决策、业务分析等。
5、技术架构
数据湖通常采用分布式文件系统（如HDFS）作为存储介质，支持大规模数据存储，数据中台则基于数据湖，结合ETL（数据集成）、数据仓库等技术，构建一个完整的数据处理流程。
数据湖与数据中台的应用场景
1、数据湖
（1）大数据分析：企业可以通过数据湖存储和查询海量数据，进行数据挖掘、机器学习等分析，挖掘潜在价值。
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（2）数据治理：数据湖可以帮助企业实现数据资源的统一管理和调度，提高数据质量。
2、数据中台
（1）业务决策：数据中台可以为业务部门提供高质量、高可用性的数据服务，支持业务决策。
（2）业务分析：数据中台可以为分析部门提供丰富的数据资源，支持业务分析。
数据湖与数据中台各有优势，企业应根据自身业务需求和实际情况选择合适的数据架构，在实际应用中，数据湖与数据中台可以相互结合，实现数据资源的最大化利用。
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