1) Короткий ответ

Data Warehouse (DWH) — это структурированное хранилище для очищенных данных, оптимизированное для аналитики и отчетности, в то время как Data Lake — это хранилище сырых данных любого формата, предназначенное для исследований и ML.

2) Сравнение: Data Warehouse vs Data Lake

* Структура данных:

* DWH: Схема-on-write (данные структурируются и очищаются перед загрузкой). Жесткая схема, высокая качество.

* Data Lake: Схема-on-read (данные хранятся в сыром виде, структура накладывается при чтении). Гибкость, но риск "болота данных".

* Целевые пользователи и use cases:

* DWH: Бизнес-аналитики, отчетность, дашборды. SQL-запросы, агрегации, исторический анализ.

* Data Lake: Data Scientists, инженеры данных. Исследовательский анализ, ML, обработка неструктурированных данных (логи, изображения).

* Технологии и стоимость:

* DWH: Snowflake, BigQuery, Redshift. Колоночное хранение, высокая производительность на сложных запросах.

* Data Lake: S3, ADLS, GCS + Spark/Presto. Дешевое хранение, гибкость обработки.

Рекомендация: Используйте Data Lake для сбора и исследования сырых данных. Стройте Data Warehouse поверх него для структурированной аналитики. Современный подход — Lakehouse (объединяет преимущества обоих).

5) Пример архитектуры современного подхода

```

Data Sources → Data Lake (S3) → ETL/ELT → Data Warehouse (Snowflake)

↓ ↓

Raw Data Processed Data

↓ ↓

ML/Research Business Analytics

```

6) Follow-up (вопросы интервьюеров + короткие ответы):

* Когда Data Lake превращается в Data Swamp?

* Ответ: При отсутствии каталога данных, управления качеством и метаданными.

* Что такое Data Lakehouse?

* Ответ: Архитектура, сочетающая гибкость Data Lake с управлением и транзакционностью DWH (например, через Delta Lake/Iceberg).

7) Практический совет (2 шага на неделю):

1. Спроектируйте гибридную архитектуру: Для вашего проекта определите, какие данные должны попадать в Data Lake (сырые логи, ML-фичи), а какие — в DWH (очищенные бизнес-метрики).

2. Протестируйте подход Lakehouse: Разверните локально Delta Lake на основе Parquet-файлов и выполните операции ACID (UPDATE, MERGE) поверх объектного хранилища.