（一）数据仓库
数据仓库是一个以主题为中心的、集成的、相对稳定的存储结构，它主要承载了企业历史数据的演变。此技术架构旨在支持企业的决策制定，通过集中存储和管理结构化数据来达成。经ETL（抽取、转换、加载）过程处理的清洗、整合过的结构化数据，根据如星型模型或雪花模型的预设模式进行有序的。比如，企业会把来自不同业务系统的销售数据、财务数据等，按照时间、产品、地区等维度进行结构化存储，以便于后续对销售趋势、财务指标等进行分析。
（二）数据空间
数据空间是一个灵活的数据管理平台，它能够处理不同时效性的数据。数据的时效性因类型和应用场景而异，可能包括实时更新的监控数据、定期更新的业务报表数据以及历史数据如文档等。数据空间通过元数据和数据目录来对数据进行分类和，使用户能够便捷地找到所需的数据。例如，在科研环境中，数据可按照科研项目和数种类型（如实验数据、文献数据）进行分类存储，便于研究人员浏览和查找。
（三）数据湖
数据湖则是一个存储原始数据的场所，其数据质量参差不齐，可能包含错误、重复或不完整的信息。正因为如此，它为实时数据和历史数据的存储提供了可能，满足了企业对数据的实时采集和长期保存的需求。例如，物联网设备产生的实时数据可源源不断地流入数据湖中，同时企业的历史文档和旧业务数据也能在数据湖中得到保存。
关于（一）数据仓库
在方面，数据仓库以主题为导向进行数据的存储和管理。每一个主题都关联着相应的事实表和维度表。以财务主题的数据仓库为例，它可能包含财务事实表（如收入、支出等）以及维度表（如时间、部门、项目等），这样的方式便于对特定主题的数据进行深入分析。
（二）进阶应用——数据空间
数据空间不仅仅是一个数据的存储地，更是一个者和整合者。它通过元数据和数据目录对数据进行归类和，使得用户可以迅速找到所需的数据。与数据仓库的固定主题和模型不同，数据空间更加灵活，能够根据企业的实际需求和数据资源进行动态调整。例如，在一个科研机构中，数据空间可以按照科研项目和多种类型的数据（如实验数据、文献资料等）进行灵活的，使得研究人员可以方便地查找和使用相关数据。
（三）技术构造——数据湖
在架构上，数据湖主要由存储系统（如分布式文件系统或对象存储）和数据管理工具组成。这些存储系统负责保存大量的原始数据，而数据管理工具则负责数据的采集、导入、索引以及简单的元数据管理。例如，在一个基于Hadoop的数据湖中，大量的原始数据被保存在HDFS（分布式文件系统）中，并借助Apache Hive等工具进行简单的和索引管理。
总结各技术要点：
1. 数据仓库主要用于企业决策支持和商业智能领域，提供高质量的、结构化的数据进行深入分析。
2. 数据空间是一个综合的数据平台，用于共享、交换和管理各种类型的数据，尤其在促进企业内部的业务协同方面发挥了重要作用。