不少人会混淆数据标注与数据仓库、数据湖的概念，三者的核心区别与联系如下：

数据仓库/数据湖：核心作用是存储、清洗、聚合数据，主要服务于商业智能、数据分析、报表生成等场景。

数据标注：核心作用是将原始数据转化为可用于模型训练的数据集，主要服务于机器学习、深度学习场景。

两者的交集在于，数据仓库或数据湖中存储的大量原始数据，往往是数据标注的输入来源；而完成标注的数据，也可沉淀回仓库或数据湖，用于后续的深度分析或衍生应用开发。在MLOps / DataOps体系中，数据标注是连接“原始数据”与“训练数据集” 的核心环节。

简单理解：数据仓库解决“数据从哪里来、如何整合”的问题；数据标注解决“如何让数据被模型理解”的问题。

信息来源：豚基Wisebase