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数据湖，它是保留了原始数据格式的存储，源端是啥，数据湖就保存啥。
它把各业务系统的结构化数据和非结构化数据抽取到数据湖，保留原始状态，提供数据用于处理、分析、挖掘等。
可能有朋友会说：这不就是数仓贴源层嘛，它和数据仓库有啥区别？
由于数仓有清晰的架构，一般是根据业务去建模，因此对于贴源层的数据，是有一定的目的性的，需要根据下层模型的需求去获取；
而数据湖则不然，数据湖的数据没有定义，基本上用到的或者没用到的数据都可能存入数据湖，等待进一步的挖掘。
数仓一般是结构化数据，一般需要先建模后取数存储；而数据湖则没有限制，可以是结构化、非结构化、半结构化数据，可能在需要用的时候再建表分析。
数据仓库是按设计构建的，难以访问和操作。数据湖几乎没有限制，并且易于访问和更改，数据支持快速更新。
数据原始性。数据湖中对于业务系统中的数据都会存储一份“一模一样”的完整拷贝。
与数仓贴源层不同的地方在于，数据湖中必须要保存一份原始数据，无论是数据格式、数据模式、数据内容都不应该被修改。
数据存储能力高。由于存储的数据比较多且复杂，对存储能要要求高。同时可以对不同数据使用不同的存储介质，比如冷热数据分离。
丰富的计算引擎。数据湖需要提供批处理、流数据处理、数据挖掘、机器学习等，有较高的计算引擎要求。
数据治理能力。不管是数据仓库还是数据湖，都需要数据治理。如果数据没有做好数据治理，有可能变成“数据沼泽”。
集成性。能够挖掘分散数据的价值，一定程度解决数据孤岛问题。虽然这也是和数据仓库共同的地方。
灵活性。数据仓库需要先设计好模型再取数据；数据湖则更加灵活，因为业务不确定性，取得数据可能随时根据需求变化。
因此，数据仓库更适合成熟规范的公司，而数据湖则更灵活，适合初创型公司，当然也不绝对，这完全取决于各公司的战略。
实际上，数据湖这个概念也是从国外传进来的。
在国内有部分企业的大数据平台和数据湖的用法类似，往里存放各种数据，提供存算能力，用于数据探索和机器学习等。
当然现在也有湖仓一体的概念，基本上也是基于大数据平台，因此也可以理解为大数据平台为数据湖提供了基础。
在笔者看来，只要满足业务需求和公司战略发展，具有较成熟的数据管理规范，叫法什么的不用太在意。
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