Что такое Data Lake простыми словами

Data Lake (озеро данных) — это хранилище, куда можно «сбрасывать» данные в их сыром виде: структурированные (например, таблицы из БД), полуструктурированные (JSON, XML) и даже неструктурированные (логи, видео, картинки).

Главная идея — не нужно сразу приводить данные к строгой схеме. Вы складываете всё «как есть», а потом, при анализе, уже решаете, как и что использовать.

Чем Data Lake отличается от Data Warehouse?

• Data Warehouse (DWH) — строгая структура, данные заранее обрабатываются (ETL).
• Data Lake — гибкость, данные сохраняются «сырыми» (ELT), структура накладывается позже.

Проще говоря:

• DWH — как аккуратный шкаф с отсортированными папками.
• Data Lake — как большой ящик, куда можно складывать всё подряд, а разбирать позже.

Зачем нужен Data Lake?

• Собирать данные из разных источников: БД, IoT-датчиков, логов, CRM, API.
• Поддерживать аналитику, Data Science и Machine Learning.
• Хранить «исторические следы» бизнеса (например, все логи за годы).

Примеры использования

• Анализ поведения пользователей в приложении.
• Обработка больших объёмов логов и метрик.
• Обучение моделей машинного обучения.

Итог

Data Lake — это гибкое и масштабируемое хранилище для любых данных. Оно особенно полезно, если у вас много источников информации и вы хотите извлекать ценность постепенно, без строгих ограничений с самого начала.