很多时候人们在搜索“数据仓库”的时候还会伴随着“数据湖”这个词。
一个叫“仓库”（Warehouse），听着就是用来存东西的，一个叫“湖”（Lake），也像是能装很多“水”的地方，现在不少企业正在从数据仓库转向数据湖，是不是意味着湖比仓库更大更能存放数据？
这种误会很正常，二者都是用来“装数据”的地方，很容易让人觉得这是技术升级的换代产品，一个旧时代的仓，一个新时代的湖，企业建了仓，现在换建湖，好像也顺理成章。 但真相是：它们的出发点、使用逻辑、技术架构甚至所面对的问题，都是不一样的。
一、数据湖VS数据仓库
我们可以把这两个概念类比成两个完全不同的空间。
数据仓库像一个已经装修好的写字楼，每个房间都有明确的功能，灯光、插座、空调配置齐全，员工走进来就能开始工作，而数据湖更像是一片还没开发的空地，面积巨大、四通八达、地形自由，你可以按需建厂房、放集装箱、堆物料、甚至挖个码头，但你得自己规划和管理。换句话说，仓库追求的是“标准化管理和高效运转”，湖则更看重“灵活存储和长远利用”。
这种设计理念的差异，正是数据湖与数据仓库的根本区别。
从专业角度来看：
数据仓库通常采用的是“Schema on Write”（写入前建模）策略，也就是说数据在进入仓库之前，必须经过清洗、转换，并严格匹配既定的数据模型，这种方式强调数据的规范性和一致性，适合处理结构清晰、指标明确、面向分析的业务数据，典型应用场景包括财务分析、经营报表、KPI监控等。
而数据湖则采取的是“Schema on Read”（读取时建模），也就是数据可以原样进入系统，等到真正使用的时候再按需解析、建模，这种方式对数据的结构、格式要求极低，更适合存储大规模的、原始的、未加工的异构数据，比如用户行为日志、传感器数据、图片音视频文件等，支持数据科学、AI建模、探索性分析等需求。
随着企业的数字化程度加深，传统数据仓库面临的困境也越来越明显。一方面，结构化数据的比例在变小，非结构化数据大量增长，而仓库并不适合承载这些原始、复杂、体量巨大的数据，另一方面，企业的数据需求不再局限于统计报表和经营分析，更多来自个性化推荐、用户行为预测、自动化策略制定等方向，而这些应用需要更多、更“原生态”的数据作为原料。
这正是数据湖开始走红的背景——它不是用来替代数据仓库的，而是用来弥补它的短板。
二、数据湖到底什么样
1、什么样的数据能进湖
我们以Polars数据湖为例，来分析什么样的数据能进湖？
Polars，是一个近年兴起的轻量级、高性能数据分析引擎，它之所以能快速被应用在数据湖架构里，一个重要的原因就是——它非常“擅长和复杂数据打交道”。它不像传统的SQL引擎那样对格式挑剔，也不像早年的大数据平台那样运维沉重，反而更像是为“原始、复杂、多样”的数据天生准备的。
Polars 数据湖设计的第一个重点：写入模块 + 表格式管理（Iceberg），也就是图中的“Polars 数据湖节点”部分。
在这个节点，Polars 提供了专门的数据写入功能模块，负责接收来自各种来源的数据，这些数据可能是从业务数据库同步来的（通过 CDC）、也可能是日志收集系统（如 Flume 或 Kafka）汇总的埋点数据、传感器上报的实时流，也可能是数据集成平台汇总的 CSV、JSON、Parquet 等批量文件，无论数据来源如何变化，它们都有一个共同的归宿：进入数据湖底座。
2、Iceberg：让数据湖也能有“表结构”
Polars 并不是“直接扔进存储”那么简单，在数据进入湖之前，系统会自动将其封装为符合 Iceberg 表格式的数据片段，这就像在货物入仓之前，先打上编号、贴好标签、录入系统，Iceberg 是一个开源的数据湖表格式标准，它不负责存数据，但负责记录数据在哪、长什么样、包含哪些字段、版本号是多少等元信息，它为这套系统提供了一种类比“数据库表”的抽象能力，使得原始数据在湖中也能被逻辑组织和高效管理。
这种设计带来了三个明显的好处：
- 第一，降低接入门槛。只要能生成标准数据格式（比如 CSV、Parquet、ORC 等），都可以通过这个入口写入湖中，极大地提高了数据接入的灵活性和速度。
- 第二，便于后续查找与调用。Iceberg 提供类似“目录索引”的能力，哪怕湖里数据再多，也能精准定位某一时间段、某个业务线、某种类型的数据。
- 第三，天然支持版本管理和增量写入。每一次数据写入都像是“打了一个快照”，在不覆盖原始数据的同时，也方便进行数据回溯和更新追踪。
3、调度计算让数据湖用得上
数据湖的价值不在于“存了多少”，而在于“能不能被用”。如果数据只是沉睡在存储桶里，无论再大也只是“数据沼泽”，Polars 在湖中构建的另一个核心能力，正是让数据能被高效读取和分析。
架构图中右侧的“Polars 计算节点”，就是实现这一目标的关键角色，它连接着底层共享存储，同时具备读取模块和计算能力，能够根据上游查询请求，快速定位并调度所需数据。
得益于 Iceberg 的表格式管理，Polars 不需要从整个湖里“挖一遍”才能拿到数据，而是像查数据库表一样，从元数据中快速索引，结合 Polars 本身的列式计算引擎，它能对海量数据进行向量化处理与并行加速，尤其适合处理大宽表、聚合分析等典型 OLAP 场景。
在实际使用中，企业可以通过 BI 工具、指标平台、API 等方式调用湖中数据，无需重复建仓或搬运数据，这种机制不仅提升了查询效率，也降低了数据冗余和开发成本。
更重要的是，Polars 支持横向扩展，当分析任务增长、并发量上升时，可以通过增加节点轻松扩容，从而保持性能的稳定性。这一点对中大型企业尤为关键——数据不会“越用越慢”，反而“越用越活”。
总的来说，Polars 数据湖让数据不仅“放得下”，更“调得出、算得快、扩得开”，让湖真正变成一个可调度、可计算的数据平台，而不是一个沉重的数据堆场。
三、为什么现在企业都在湖仓一体
在今天的企业数据环境中，几乎没有哪个组织还能只依赖一种类型的数据处理方式：运营报表要依靠结构化的数仓支撑，算法建模则往往需要从用户行为日志、埋点数据等非结构化数据中获取特征，实时服务依赖秒级的数据更新能力，审计合规要求完整的数据追踪和版本管理，而人工智能、大模型训练则更需要成规模、原始、未加工的数据作为素材……
数据的来源和形态越来越多样，处理方式也从离线批处理，拓展到了实时流式计算，这一切都意味着，数据使用场景已经天然横跨“仓”和“湖”。
如果继续将这些能力拆散在不同系统中，开发流程复杂且极易造成各种问题，数据从湖导入仓，需要重新清洗；从仓回流到模型系统，又要重复抽取，数据版本难以对齐，权限边界模糊，使用者难以信任当前拿到的数据是不是最新、最准的一份。长期以往，这些问题不仅影响效率，更影响企业基于数据决策的可信度。
因此，越来越多的组织开始主动拥抱湖仓一体架构，将原本分散的数据源和计算任务统一在一套架构体系之内，意味着企业不再需要维护两套系统，不再需要重复清洗搬运数据，也不再因为平台割裂而遭遇权限风控问题，仓库更关注数据一致性、查询效率与稳定性，而数据湖更强调可扩展性、存储弹性与数据多样性。“湖仓一体”架构试图融合仓库的治理能力与湖的灵活性，以应对企业日益复杂的数据生态。
数据湖仓一体的核心价值
1、统一的数据源：企业的数据可以集中在一个通用的湖层，无论是结构化、半结构化还是非结构化，都在同一个体系内处理，这意味着业务线之间不再“各自为政”，也降低了跨部门的数据协调成本。
FDL支持多源异构数据接入，企业可以统一管理来自数据库、日志、埋点等多类数据源。
2、弹性成本结构：在湖上做 ELT（Extract-Load-Transform）处理，不再依赖昂贵的商用计算资源，让数据准备更靠近底层、更靠近原始数据，减少复制与冗余。
FDL提供可视化 ELT 流程编排工具，避免手动开发脚本，大幅降低开发成本。
3、支持更多用例：从 BI 到机器学习、从离线报表到实时预测，湖仓一体都能提供底层支持，企业不需要为不同的工作负载重复造轮子，可以按需选择最合适的计算引擎Spark、Flink、Presto、ClickHouse......
在 FDL 中，数据可以通过 API 提供给 BI 工具、预测系统或算法平台；而像用户行为日志、埋点数据等，也可由建模团队直接调用，无需重复抽取加工。
4、增强数据治理能力：通过统一的数据目录、元数据管理、权限控制，企业终于能在一个系统里“把数据管清楚”，而不是疲于奔命地在各种表和流中追踪数据来源。
在 FDL 中，企业可对多系统、跨部门的数据资源进行集中管理，还可结合权限与访问审计机制，实现敏感数据的分级控制与使用闭环。
数据湖到底装了什么？它装下的不只是数据，更是企业应对多源、多变、多速数据环境的接纳能力，是支撑未来模型训练、算法迭代与智能决策的数据底座。归根结底，它承载的是企业数据思维的一次升级：只有重构底层架构，才能真正撑住即将到来的智能化浪潮。
