请阐述数据仓库和数据湖在数据存储与管理上的主要差异，并说明在实际数据架构设计中应依据哪些考量来决定采用哪一种方案？

回答思路

1. 【回答框架 1】数据仓库是面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合，主要用于支持决策分析。其数据经过清洗、转换和建模，遵循SCHEMA-ON-WRITE模式，即写入前定义好结构，保证数据质量和一致性，适合结构化数据及固定报表分析。
2. 【回答框架 2】数据湖是一个集中式存储库，以原始格式存储大量各类数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据，采用SCHEMA-ON-READ模式，即使用时再定义结构。它具备高灵活性、低成本和高扩展性，适合数据探索、机器学习和多样化数据处理。
3. 【回答框架 3】选择依据主要考虑以下因素：数据形态与结构、数据处理目标、用户群体、合规要求、成本预算和技术能力。如果业务需要高一致性、低延迟的BI报表，且数据以结构化为主，则选数据仓库；如果数据种类丰富、分析场景探索性强、需要原始数据保留，则选数据湖。
4. 【回答框架 4】现代架构常采用湖仓一体（LAKEHOUSE）结合两者优势，例如在数据湖上建立增量表并在其上实现数仓语义层，或使用类似DELTA LAKE技术。实际选型还需考虑团队技能、运维复杂度和数据治理成熟度。
5. 【关键点 1】数据仓库强调治理和结构，数据湖强调灵活和原始存储。
6. 【关键点 2】数据仓库SCHEMA-ON-WRITE，数据湖SCHEMA-ON-READ。
7. 【关键点 3】选型取决于数据形态、分析目标、合规与成本等综合因素。
8. 【关键点 4】湖仓一体可融合两者优势，但需权衡复杂度。
9. 【易错点 1】避免认为数据湖可完全替代数据仓库，两者定位不同。
10. 【易错点 2】勿忽略数据湖的数据治理和元数据管理，否则易成数据沼泽。
11. 【易错点 3】不要仅凭数据量大小决定架构，需考虑查询模型和性能要求。