数据湖和数据仓库在数据管理中扮演着不同的角色，主要在结构、用例和灵活性方面有所不同。数据湖存储原始的、非结构化或半结构化数据（如 JSON、CSV、日志或传感器数据），无需预定义模式。它专为探索性分析、机器学习或数据结构未知的情况而设计。相比之下，数据仓库存储经过处理的结构化数据，针对查询进行了优化，通常组织成具有严格模式的表。它专为商业智能、报告和高效解答预定义分析问题而构建。
关键的技术区别在于模式设计和数据处理。数据仓库采用写入时模式（schema-on-write）方法：数据在加载之前经过清洗、转换和结构化处理（例如，将原始销售交易转换为包含 order_id、customer_id 和 total_price 等列的规范化表）。这确保了快速查询，但需要前期进行数据建模工作。数据湖采用读取时模式（schema-on-read）：原始数据立即存储，仅在访问时应用结构（例如，查询 JSON 日志文件夹以提取特定字段）。这提供了灵活性，但将复杂性转移到下游处理，因为用户在分析期间必须解析和验证数据。例如，开发人员可以将原始物联网传感器数据转储到数据湖中以供未来探索，但将聚合的每日指标加载到数据仓库中用于构建仪表板。
用例和工具也有所不同。数据仓库擅长结构化报告——例如 Amazon Redshift 或 Google BigQuery 等基于 SQL 的工具，它们针对连接（joins）和聚合（aggregations）进行了优化。它们非常适合需要一致性和速度的场景，例如生成月度销售报告。数据湖通常基于对象存储（例如 AWS S3）构建，并使用 Apache Spark 等引擎进行处理，可以处理非结构化数据（图像、文本）或迭代工作流，例如在原始用户行为日志上训练机器学习模型。然而，如果缺乏治理，数据湖可能变成“数据沼泽”，而数据仓库则以牺牲敏捷性为代价强制执行严格性。开发人员可能同时使用两者：数据湖用于原始实验数据，数据仓库用于可用于生产的指标。