数据湖、湖仓一体等新技术的出现都对数仓公共层的建设必要性提出挑战，技术的趋势似乎都在朝着数仓公共层的反面进行，即强调原始数据分析的所见即所得，强调对不可知数据和不可知业务的探索分析。


数据仓库通常预先定义 schema，外部数据需要按照标准写入（比如清洗转化等）并对外提供数据服务查询接口，数仓公共层进一步延伸了这种设计思想，通过事先的生成和约束来确保良好的数据性能，所谓先建模再使用，强调的是未来的成长性。


数据湖则是反过来的，外部数据几乎不受限制的进入数据湖，只有在需要使用的时候才明确 schema来建模，数据湖也不存在所谓的公共层，应用需要就即席建模，强调的是灵活性。