数据仓库和数据湖的主要差别在于它们的功能和存储方式。
数据仓库，英文称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。它是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。数据仓库的数据通常从原有的分散的数据库数据抽取而来，以供分析性报告和决策支持目的使用。
数据湖是以自然/原始格式存储的数据系统或存储库，通常是对象blob或文件。数据湖通常是一个单一的数据存储，包括源系统数据、传感器数据、社交数据等的原始副本，以及用于报告、可视化、高级分析和机器学习等任务的转换数据。数据湖可以包括来自关系数据库(行和列)的结构化数据、半结构化数据(CSV、日志、XML、JSON)、非结构化数据(电子邮件、文档、PDF)和二进制数据(图像、音频、视频)。数据湖可以在本地(在组织的数据中心内)或在云服务中建立。
数据仓库主要支持分析性报告和决策支持目的，而数据湖则是一个更广泛的数据存储，主要用于各种数据转换任务。
数据仓库是一个集中式、稳定、可扩展的数据存储系统，它通常采用三层架构，包括数据源、ETL（提取、转换、加载）和数据访问层。数据仓库适合存储结构化数据，并且具有高效的数据查询和报表生成能力。
数据湖是一个分布式、可扩展的数据存储和数据处理系统，它通常包括存储层、处理层、分析层和应用层四个部分。数据湖适合存储非结构化和半结构化数据，能够进行多种数据处理、分析和挖掘操作。
数据仓库主要存储结构化数据，这些数据通常经过清洗和标准化，具有固定的格式和语义。数据仓库的数据模型通常是多维的，可以支持复杂的查询和分析操作。
数据湖则可以存储多种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据和流数据等。这些数据通常需要进行预处理和转换，以便进行后续的数据分析和挖掘操作。
数据仓库的数据存储和处理方式主要是基于关系型数据库和OLAP（联机分析处理）技术，这些技术可以支持高效的数据查询和报表生成。数据仓库的数据处理通常是批量的，可以进行数据汇总和聚合操作。
数据湖的数据存储和处理方式主要是基于分布式文件系统（如HDFS）和数据处理框架（如MapReduce），这些技术可以支持大规模的数据存储和数据处理操作。数据湖的数据处理可以是批量的，也可以是实时的，可以进行多种数据处理操作，如数据清洗、数据转换、数据挖掘等。
数据仓库适用于需要进行复杂查询和分析的场景，例如企业级数据分析、报表生成、决策支持等。数据仓库可以提供高效的数据查询和报表生成能力，同时具有较高的数据质量和安全性。
数据湖适用于需要进行大规模数据处理、数据挖掘和数据分析的场景，例如互联网公司、电商公司等需要进行大数据分析和处理的场景。数据湖可以提供分布式的数据存储和处理能力，同时支持多种数据处理、分析和挖掘操作。
数据仓库和数据湖在架构、数据类型、数据存储和处理方式等方面存在一些差异，它们适用于不同的场景。在选择使用数据仓库还是数据湖时，需要根据实际需求进行评估和选择。
