Хранилище, куда данные складывают в исходном виде, а структуру определяют в момент чтения.
Почему это важно здесь
Дёшево на входе и дорого на выходе: каждый аналитик разбирается в данных заново. Оправдано, когда вопросы к данным ещё не сформулированы; для повторяющейся отчётности дешевле классическое хранилище.
Пример
Компания складывает логи, выгрузки из учётной системы и данные сайта в одно место. Через год выясняется, что без каталога и владельцев никто не может ответить, какая версия справочника клиентов верная.
Отличие от хранилища
Озеро хранит данные в исходном виде, любых форматов, и структурирует их при чтении. Хранилище хранит очищенные и структурированные данные, подготовленные под отчёты.
Когда нужно
Когда много разнородных данных — журналы, файлы, данные датчиков — и их нужно сохранять для будущего анализа и машинного обучения.
Главный риск
Без каталога данных, правил качества и владельцев озеро превращается в «болото»: данные есть, но найти и использовать их нельзя.
Чем отличается от хранилища
| Озеро данных | Хранилище данных | |
|---|---|---|
| Данные | Сырые, любых форматов | Очищенные, структурированные |
| Схема | Определяется при чтении | Определяется при загрузке |
| Пользователи | Аналитики данных, исследователи | Бизнес-пользователи, отчётность |
| Риск | Превратиться в «болото» | Долгая доработка под новые задачи |
Когда нужно
- Много разнородных данных: логи, телеметрия, документы.
- Задачи машинного обучения и исследований.
- Неизвестно заранее, какие данные понадобятся.
Как не получить «болото»
- Каталог данных: что лежит, откуда, кто владелец.
- Правила доступа и безопасности.
- Регулярная очистка и контроль качества.
Частые вопросы
Рядом
Хранилище данных, Качество данных, Единый источник правды
Материал обновлён 17 октября 2026