什么是数据仓库、数据集市和数据湖？
数据仓库
早期系统采用数据库来存放管理数据，但是随着大数据技术的兴起，大家想要通过大数据技术来找到数据之间可能存在的关系，所以大家设计了一套新的数据存储管理系统，把所有的数据全部存储到数据仓库，然后统一对数据处理，这个系统叫做数据仓库。而数据库缺少灵活和强大的处理能力。
在计算机领域，数据仓库（英语：data warehouse，也称为企业数据仓库）是用于报告和数据分析的系统，被认为是商业智能的核心组件。数据仓库是来自一个或多个不同源的集成数据的中央存储库。数据仓库将当前和历史数据存储在一起，以利各种分析方法如在线分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)，帮助决策者能快速从大量数据中，分析出有价值的信息，帮助建构商业智能(BI)。
尽管仓库非常适合结构化数据，但是许多现代企业必须处理非结构化数据，半结构化数据以及具有高多样性、高速度和高容量的数据。数据仓库不适用于许多此类场景，并且成本效益并非最佳。
数据集市
每个部门自身也有对业务数据进行处理分析统计的需求，但不涉及到和其他数据，不希望在数据量大的数据仓库进行操作（因为操作慢，而且可能影响到其他人处理数据），所以建立一个新的存储系统，把数据仓库里关联自己的数据存储到这个系统，本质上算是数据仓库的一个子集。这个系统叫做数据集市。
例如公司里的某一个部门想对投资者服务数据进行分析，于是他们建立一个投资者服务数据的数据集市，其中数据从数据仓库中抽取：
数据湖
随着当前大量信息化发展和电子设备产品普及，产生大量的照片、视频、文档等非结构化数据，人们也想通过大数据技术找到这些数据的关系，所以设计了一个比数据仓库还要大的系统，可以把非结构化和结构化数据共同存储和做一些处理，这个系统叫做数据湖。
数据仓库的成长性很好，而数据湖更灵活。数据仓库支持的数据结构种类比较单一，数据湖的种类比较丰富，可以包罗万象。数据仓库更加适合成熟的数据当中的分析和处理，数据湖更加适合在异构数据上的价值的挖掘。
数据湖虽然适合存储数据，但缺少一些关键功能：它们不支持事务处理，不保证数据质量，并且缺乏一致性/隔离性，从而几乎无法实现混合追加和读取数据，以及完成批处理和流式作业。 由于这些原因，数据湖的许多功能尚未实现，并且在很多时候丧失了数据湖的优势。
