在湖仓一体出现之前，数据仓库和数据湖是被人们讨论最多的话题。
正式切入主题前，先跟大家科普一个概念，即大数据的工作流程是怎样的？这里就要涉及到两个相对陌生的名词：数据的结构化程度和数据的信息密度。前者描述的是数据本身的规范性，后者描述的是单位存储体积内、包含的信息量的大小。 一般来说，人们获取到的原始数据大多是非结构化的，且信息密度比较低，通过对数据进行清洗、分析、挖掘等操作，可以排除无用数据、找到数据中的关联性，在这个过程中，数据的结构化程度、信息密度也随之提升，最后一步，就是把优化过后的数据加以利用，变成真正的生产资料。 简而言之，大数据处理的过程其实是一个提升数据结构化程度和信息密度的过程。在这个过程中，数据的特征一直在发生变化，不同的数据，适合的存储介质也有所不同，所以才有了一度火热的数据仓库和数据湖之争。 数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，主要用于支持管理决策和信息的全局共享。简单点说，数据仓库就像是一个大型图书馆，里面的数据需要按照规范放好，你可以按照类别找到想要的信息。

就目前来说，对数据仓库的主流定义是位于多个数据库上的大容量存储库，它的作用在于存储大量的结构化数据，为管理分析和业务决策提供统一的数据支持，虽然存取过程相对比较繁琐，对于数据类型有一定限制，但在那个年代，数据仓库的功能性已经够用了，所以在2011年前后，市场还是数据仓库的天下。 到了互联网时代，数据量呈现“井喷式”爆发，数据类型也变得异构化。受数据规模和数据类型的限制，传统数据仓库无法支撑起互联网时代的商业智能，随着Hadoop与对象存储的技术成熟，数据湖的概念应用而生，在2011年由James Dixon提出。 相比于数据仓库，数据湖是一种不断演进中、可扩展的大数据存储、处理、分析的基础设施。它就像一个大型仓库，可以存储任何形式（包括结构化和非结构化）和任何格式（包括文本、音频、视频和图像）的原始数据，数据湖通常更大，存储成本也更为廉价。但它的问题也很明显，数据湖缺乏结构性，一旦没有被治理好，就会变成数据沼泽。

从产品形态上来说，数据仓库一般是独立标准化产品，数据湖更像是一种架构指导，需要配合着系列周边工具，来实现业务需要。换句话说，数据湖的灵活性，对于前期开发和前期部署是友好的；数据仓库的规范性，对于大数据后期运行和公司长期发展是友好的，那么，有没有那么一种可能，有没有一种新架构，能兼具数据仓库和数据湖的优点呢？ 于是，湖仓一体诞生了。

依据DataBricks公司对Lakehouse 的定义，湖仓一体是一种结合了数据湖和数据仓库优势的新范式，在用于数据湖的低成本存储上，实现与数据仓库中类似的数据结构和数据管理功能。湖仓一体是一种更开放的新型架构，有人把它做了一个比喻，就类似于在湖边搭建了很多小房子，有的负责数据分析，有的运转机器学习，有的来检索音视频等，至于那些数据源流，都可以从数据湖里轻松获取。

就湖仓一体发展轨迹来看，早期的湖仓一体，更多是一种处理思想，处理上将数据湖和数据仓库互相打通，现在的湖仓一体，虽然仍处于发展的初期阶段，但它已经不只是一个纯粹的技术概念，而是被赋予了更多与厂商产品层面相关的含义和价值。 这里需要注意的是，“湖仓一体”并不等同于“数据湖”+“数据仓”，这是一个极大的误区，现在很多公司经常会同时搭建数仓、数据湖两种存储架构，一个大的数仓拖着多个小的数据湖，这并不意味着这家公司拥有了湖仓一体的能力，湖仓一体绝不等同于数据湖和数据仓简单打通，反而数据在这两种存储中会有极大冗余度。