湖仓一体（Lakehouse）它是一种新型的开放式架构，充分结合了数据湖和数据仓库的优势。它建立在数据湖的低成本数据存储架构上，继承了数据仓库的数据处理和管理功能，开放了两个数据湖和数据仓库系统，使数据和计算在湖和仓库之间自由流动。作为新一代大数据技术架构，将逐步取代单一数据湖和数据仓库架构，并具有以下特点：
湖仓一体化本质上是数据仓库与数据湖元素相结合的数据解决方案，实现了数据仓库的数据结构和数据湖的可管理特性。但“湖仓一体”并不等同于“数据湖” “数据仓”，这是一个很大的误解。如今，许多公司经常同时建立两种存储架构：数据仓库和数据湖。一个大数据仓库拖动多个小数据湖，这并不意味着该公司有能力整合湖仓库。湖仓库的整合绝不等于数据湖和数据仓库的简单开放。相反，数据在这两种存储中会有很大的冗余。在结构上，需要有湖仓一体化:
“智能湖仓库”架构可视为“枢纽”，亚马逊云技术数据服务无缝集成，通过数据湖与数据仓库之间的数据移动和访问，进一步实现数据湖、数据仓库、数据查询、数据分析、机器学习等服务之间的数据移动，形成统一连续的整体，满足各种实际业务场景下客户的不同需求。
数据仓库增长良好，数据湖更加灵活。数据仓库支持的数据结构类型相对单一，数据湖类型相对丰富，可以包罗万象。数据仓库更适合成熟数据的分析和处理，数据湖更适合挖掘异构数据的价值。数据湖包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据和关系数据库中的二进制数据。
可扩展性和灵活性。数据湖提供可扩展性和灵活性，使组织能够满足不断变化的数据管理需求。随着数据量的增加，数据湖可以扩展以满足不断增长的数据存储和处理需求。此外，数据湖还支持一系列数据源和数据类型，使其具有高度的灵活性和适应性。
然而，在我们看来，数据湖和数据仓库并不是一种替代关系，而是相互补充。在此基础上，“智能湖仓库”将充分实现两者之间的良性互动，成为未来数据技术的重要趋势之一。
除上述三者外，还有一种新的数据管理和利用方案，即数据湖（Data Lake）。数据湖类似于数据仓库，也是一个集成各种数据源的存储库。然而，与数据仓库不同的是，数据湖不需要预处理和格式化数据，可以存储所有原始数据。这可以为企业提供更灵活、更开放的数据管理和利用。
无论是数据基础设施、统一分析还是业务创新，从连接数据湖和数据仓库到跨数据库、跨域共享，亚马逊云技术“智能湖仓库”架构在企业实践中，为企业建设现代数据平台提供了一条路径，将与Amazon合作 S3和Amazon 更多的技术和产品，如Redshift，进一步推进底层数据架构的现代化，为企业乃至整个行业带来更大的价值。