在本文章中，我們將針對資料湖泊與資料倉儲這兩個被視為大數據儲存領域「流行用語」的名詞進行說明。
現在，企業每天處理大量資料，依據自身擁有的資料類型採用適當的儲存方式，是目前必要的資料趨勢，也正是您必須瞭解兩者之間差異的原因。舉例來說，若要仰賴資料進行可靠的商業決策並提升績效，必須蒐集、儲存，並進一步處理您應用程式、網站、感測器或其他來源的訪客活動。決定何種資料儲存概念最適合您的企業，是徹底釋放資料力量最優先且可能最為關鍵的步驟。這也正說明了為何瞭解資料湖泊與資料倉儲之間的差異如此重要。現在，讓我們進一步深入探討：
簡單來說，資料湖泊是指儲存所有結構化、非結構化及其他類型的大量資料來源。然而，資料倉儲則是常用於商業深入解析的資料庫。也就是說，資料倉儲以企業活動為關注焦點，藉以提升組織的績效表現。資料倉儲中的資料通常為結構化的歷史資料，但除此之外，也可能包含非結構化的資料。
現在，就讓我們找出兩種資料儲存類型的幾項主要差異。
| 資料湖泊 | 資料倉儲 | |
| 資料類型 | 所有資料類型，包括結構化與非結構化 | 結構化的歷史資料 |
| 目的 | 低成本大數據儲存 | 以資料為基礎，透過資料分析進行商業決策 |
| 使用者身分 | 資料工程師及科學家 | 商業及資料分析師 |
| 任務 | 機械學習、深度學習及其他大數據分析 | 摘要及彙總資料 |
| 大小 (資料量) | 可儲存任何類型的資料，儲存容量高達 PB 級 | 僅有分析價值，且能據此進行商業決策的資料 |
清楚說明差異後，現在，讓我們來進一步談談資料倉儲的概念，因為這個概念會與企業的營運與績效直接相關。如同我們先前提到的兩種資料儲存概念間的種種差異，資料倉儲會儲存結構化的資料(通常而言！)，即預先定義且可直接進行分析的資料。
若想充分發揮資料分析的效用，藉以提升自身企業績效並幫助制定商業決策，在使用資料倉儲時必須遵守幾項重要步驟。這些步驟分別為：資料擷取、清理、轉換及重新載入。
作為企業家，若您想採用資料倉儲概念來分析您的企業，取得提供實際行動建議的深入解析，CloudMile 的專業雲端架構團隊可協助您達成這項目標。CloudMile 是 Google Cloud 菁英合作夥伴，授權提供 Google Cloud 無伺服器數據倉儲 – BigQuery 服務。
使用 BigQuery 可為您帶來多方面的協助，讓您透過即時的預測分析獲得深入解析，不僅能享有資料高度防護等級，並且可以輕鬆進行存取等。
簡單來說，BigQuery 是 CloudMile 提供的現代化資料倉儲解決方案。您可以透過 CloudMile，將 BigQuery 運用至您的企業，讓數據分析師可以不用再花過多時間管理數據庫，更可以專注在分析高價值資料，使用熟悉的 SQL 找出關鍵商業價值！
