数据库管理系统数据仓库数据湖1数据库管理系统传统数据仓库与数据湖在大数据时代的发展趋势与前景展望的数据库管理系统DBMS主要用于关系型数据的存储和管理，而大数据体系指的是处理大规模数据集的体系，包括数据存储数据处理数据分析和数据可视化等方面的技术2数据仓库传统的数据仓库主要用于数据的存储和管理，而大数据体系更注重于。

与已经成型的数据仓库技术相比，数据湖技术尚未成熟，其功能不够全面“数据仓库已具备支持多种用户群体的能力星空体育”因此星空体育官网，企业无需等待数据湖技术的成熟在现有数据仓库中运用Hadoop等数据湖技术只有在元数据管理技术工具及培训上投入，才能通过数据湖技术创造业务价值大数据时代，消除对于大数据的误会。

随着未来物联网工业互联网的逐步建立，大数据领域将面临越来越广的数据来源越来越大的数据量越来越多的非结构化数据越来越丰富的应用场景和越来越复杂的技术栈，大数据处理和分析的难度将进一步提升从上世纪60年代的数据库，到数据仓库数据湖，到现在的湖仓一体，新产品总是在性能功能上去。

什么是数据湖 数据湖的一部分价值是把不同种类的数据汇聚到一起，另一部分价值是不需要预定义的模型就能进行数据分析在商业智能和数据仓库还没有被淘汰的今天，大数据分析和大数据湖正在向更多类型的实时智能服务发展，这些实时的智能服务可以支持实时的决策制定使用数据湖能够在更短的时间内从更多来源。

浙江数新网络的CTO原攀峰在新一代云数据平台架构演进分享中，深入探讨了大数据发展的历史脉络与云数据平台的未来趋势数据仓库与数据湖在大数据时代的发展趋势与前景展望他指出，数据平台经历了从传统数据到云数据的演变，技术架构也相应地从数据仓库到云原生架构，强调了云原生技术的弹性与灵活性在云计算与大数据的交织中，云数据平台的演进趋势呈现。