数据仓库的概念
数据仓库是一种专门用于存储、管理和分析大量结构化数据的系统。它通常由企业级数据库管理系统构成，设计用于支持复杂的业务智能（BI）应用程序。数据仓库采用星状或雪花型架构，这样的设计能够有效地支持快速查询和报告生成。用户可以通过SQL语句直接访问这些数据进行分析。
数据湖的概念
数据湖是一个基于分布式文件系统或对象存储技术来存储所有类型（包括结构化、半结构化和非结构ized）的原始数据的大型存储区域。它允许将各种来源的原始日志文件、社交媒体活动记录等直接保存在一个中央位置。这使得对不同格式和大小不一致的新兴数据源进行实时处理成为可能。
区别之处
目的：数据仓库主要是为了支持批量分析和报表，而不是为即时响应而设计；相反，数据湖是为了处理大规模、高延迟敏感度较低且需要近乎实时访问的大量新兴信息源。
架构：传统上，数据仓库采用集中式架构，而现代的实现趋向于分散式或云原生的形式。而且，虽然它们都有自己的元数据库，但后者更注重自动化元治理功能。
性能要求：对于读取模式，它们各自具备不同的优点。在高吞吐量需求下，如机器学习训练，大多数情况下会选择使用更快更廉价但提供少量随机写入能力的小型硬盘驱动器（SSD），这适合快速读取操作；然而，对于写入密集型工作负载来说，则更多依赖机械硬盘（HDD）。
应用场景
4.1 在传统行业中，比如金融服务领域，当需要深入挖掘历史交易记录以便预测市场趋势或者识别欺诈行为时，利用其强大的SQL查询能力是一个首选方式。
4.2 在互联网公司中，由于用户行为日志数量巨大，并且每天产生海量新的日志记录，所以建立一个庞大的分布式计算平台来处理这些半结构化或非结构化信息是必不可少的一环。
结合使用案例
将两者结合起来的一个典型案例是在做一些探索性研究或者试图从大量未知变体中找出有价值信息的时候。在这个过程中，可以先在一个小样本上使用专业工具去提取特定的字段，然后再将这些提取后的内容放到传统关系型数据库里，以便进一步精细化分析。
未来的发展方向
随着物联网、大规模流计算以及人工智能技术不断进步，将继续推动两个概念之间界限模糊，使得未来某些情况下难以明确是否应该选择“普通”意义上的“data lake”还是“data warehouse”。同时，在安全性、隐私保护以及跨组织协作方面也将面临新的挑战，这些问题同样影响着我们如何规划我们的长期策略。