データレイクとデータウェアハウス（DWH）は、データの形式、加工の有無、スキーマの扱い方、用途、スケーリングのしやすさ、コストなどの点で大きく異なります。データレイクは、様々な形式のデータを加工せずに格納でき、探索的な分析や機械学習などに適しています。一方、データウェアハウスは、主に構造化データを扱い、定型的な分析やレポーティングなどに適しています。 データレイクとしてテーブルフォーマットHIVEを用いる場合と、データウェアハウス（DWH）に限りなく近い用途でテーブルフォーマットICEBERGを用いる場合がある。Amazon Athenaは、これらの2つのテーブルフォーマットのデータをシームレスにブレンドできるのが大きな特長です。 データウェアハウス(DWH)について、もう少し知りたい方は以下の動画をご覧ください。 Amazon Athenaのクエリエンジン Amazon Athena は