在团队方面，幻想技术创始人兼首席执行官王英哲拥有500强企业的高级管理经验，曾任集团董事长兼首席执行官助理、大客户部总经理、同余科技合作伙伴；联合创始人、首席技术官兼首席科学家高天寒是东北大学的教授和博士生导师，担任东北大学软件学院数字媒体技术系主任、国家虚拟现实产业联盟专家顾问、互动媒体与计算技术研究所主任；联合创始人兼EVP田军曾担任集团战略客户总监、业务总监和咨询总监、数据中台，数字 双胞胎、区块链、物联网等领域经验丰富。
Gartner 湖仓一体化的重要性在于实现了以数据探索为导向的分析和模型开发（通过湖部分），以及用于数据分析、洞察和可衡量的价值（通过数仓部分）。企业将从更简化的交付、更快的数据访问和支持高技能数据科学家、工程师和分析师的综合数据管理平台中受益，包括使用 BI 普通用户对工具进行数据分析。
作为不同的数据管理策略，数据仓库和数据湖各有优势和适用场景。数据仓库适用于结构化数据、业务报表和分析，而数据湖更适用于非结构化和半结构化数据、大数据分析和机器学习。在选择数据管理策略时，需要根据组织的需要、数据类型和分析目标进行综合评价。希望本文的对比分析能帮助您更好地了解数据仓库和数据湖，并为您的数据管理决策提供一些参考。让我们一起探索数据管理的实践，实现更好的数据驱动决策和业务增长！
综上所述，数据仓库更适合结构化、标准化、定期的批量处理和分析，而数据湖更适合多样化、灵活、实时的流量处理和分析。
选择灵活性的工具链。不管是什么。 NFS 协议，还是 SMB 支持所有协议。 大大节省了数据搬迁时间。一旦数据进入数据湖，就可以使用各种协议进行访问。
易华录单独创建的商业模式：进一步满足城市数据集中收集、存储和分析的基本需求，有效解决数据时代数据应用的成本、效率、安全和结构问题。易华录可以在自身技术能力和行业顶尖生态合作伙伴能力资源的基础上，向数据湖所在地政府和企业提供优质的基础设施服务和数据资产服务。在数据资产化服务领域，易华录开辟了数据元素“收、存、治、用、易”全生命周期服务的闭环业务，客户可以提供一站式服务。
数据湖是存储企业各种原始数据的大型仓库，其中数据可以结构化、半结构化或非结构化，即按原始格式存储。数据湖中的数据通常不会处理太多，以保持数据的完整性和多样性。数据湖更适合存储原始、复杂和多变的数据。
Data用于数据仓库/数据湖 Fabric架构，通过知识地图连接数据和数据、数据和业务、业务和业务之间的关系，通过大模型实现数据表、字段、标准语义理解，简化数据编目和数据质量标准，也可以结合大模型找到数据、分析数据自动化，甚至生成精细处理分析的SQL句子。在此基础上，可以围绕业务目标建立数字运营框架，实现数据运营的监控和分析，提高业务效率和质量，管理异常和风险，使整个业务领域的数字运营得以实现。