数据仓库、数据中台、大数据平台之间的关系

        数据行业经常会出现数据仓库、数据中台、大数据平台等概念，容易产生疑问，它们中间是相等，还是包含的关系？

数据中台和数据仓库概念的关系

        数据中台概念是包含数据仓库的，数据仓库是数据中台中的一部分，包含数据存储的技术实现和数据流向，而数据中台除了数据仓库以外还包含数据治理的、数据运营的功能，同时根据企业需要的数据，数据中台是建立在数据仓库上，还是建立在大数据平台的存储结构上。

数据中台和大数据平台的区别是什么？

        大数据平台是数据平台，是多个产品的集合，数据中台不是单纯的产品，它是一种数据治理和数据运营的机制，包含业务服务的理念和数据治理、数据运营的功能、组织架构。两者的建设目的都是发掘数据价值，高效实现数字化运营，区别则在于数据中台是具备业务属性的，输入的是原始数据，输出的是业务部门可以直接使用的数据能力。如果必须要将数据中台和大数据平台区分开来，可以说数据中台是建立在大数据平台的基础层之上，强调提供相应的工具和机制来实现数据能力的全局抽象、共享和复用。

数据中台的概念

        一：数据中台是一个数据运营的概念，主要功能是将跨领域的数据集中聚合和治理，将其抽象为服务，提供具有业务价值的逻辑概念。相较于传统的大数据平台，数据中台是升级版的概念，并不再简单地将各个功能混在一起。

        二：数据中台在理念上有几个显著特点，首先，更强调数据的集中存储、统一管理和标准化服务的提供；

        其次，它几乎涵盖了所有相关的系统，包括数据采集、同步、开发、质量管理、标准化、元数据、数据建模和开发、数据服务、安全管理和运维管理等方面，需要与后台进行对接，为前台提供服务；

        三：数据中台并非单纯的产品或系统，而是将数据管理的理念和制度转化为系统和产品的形式进行呈现，以实现落地并产生业务价值。数据中台的目标是通过提供工具、流程和方法论，实现数据能力的抽象、复用和共享，以赋能业务部门，提高实现数据价值的效率。

        四：阿里提出数据中台的概念，强调与国内现有大数据平台的区别，并专注于解决数据孤岛、重复开发的问题，强调数据共享和复用的概念。

数据仓库的概念

数据仓库是指存储大量数据的一个系统，数据仓库通常被用来收集、整合和存储企业或组织的各类数据，以便进行分析和决策。数据仓库具有以下特点： 

        一. 统一性：数据仓库包括企业内的各个业务领域，可将各种分散的数据整合起来。

        二. 容错性：可以处理包含异常数据或数据失真的大型数据集。 

        三. 冗余性：数据仓库允许数据的冗余存储，以提高数据访问的速度和效率。 

        四. 支持大数据量：数据仓库系统可以处理大规模数据。 

        五. 面向主题：数据仓库是围绕特定主题或业务问题来设计和构建。 通过数据仓库，企业可以从海量的数据中提取有价值的信息，用于业务分析和决策制定。

大数据平台的概念

        大数据平台作为一套基础设施，主要用于处理海量数据存储、计算以及流数据实时计算等场景，并以节约投资降低成本为出发点。然而，实际上从硬件投资到软件开发都比数据仓库建设要复杂得多。

        它是一个集数据存储、数据计算分析、数据应用与展示的综合性系统，对数据进行集成、存储、管理、分析和挖掘，用于实现信息的抽象、共享和再利用。大数据平台能够集成不同种类和来源的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，并开展各种数据处理和分析工作，以便获取宝贵的业务洞察，并为组织提供支持业务决策的数据分析和挖掘服务。大数据平台通常包括数据采集、传输、计算、存储和可视化等多个环节，以数据为核心，提供高效、可扩展以及全面的数据处理服务。大数据平台的建设可以帮助企业通过数据价值链的全面管理与酝酿，充分挖掘数据的潜值，使得企业智能化水平和战略竞争优势进一步得以提升。

数据中台和数据仓库的区别是什么？

                        数据中台和数据仓库的区别主要表现在以下几个方面：

 

1、功能定位不同：数据中台侧重于数据的整合、管理、治理、交换和流转等方面，是企业数字化转型的关键支撑。而数据仓库主要用于数据的存储、集成和分析，主要面向决策支持和业务分析。

2. 场景应用不同：数据中台适用于面向企业数字化转型的各种组织形式，可以大规模地跨部门、跨系统地数据整合，为业务研发提供数据支撑。而数据仓库主要面向特定的业务领域和业务问题，提供数据分析、挖掘和报告等服务。 

3. 数据处理方式不同：数据中台采用了现代化的信息技术，如云计算、大数据、人工智能和物联网等，把数据打通、共享、流转和运营起来，以满足企业数据资源共享和创新发展需要。为企业的数据治理，数据运营，而数据仓库则更偏向于批量、离线、载入式、定期和固化的数据处理方式。数据仓库，做的是数据的聚集，通过在一套数据建设方法论的指导下，构建数据表，并将几个数据孤岛的数据汇总起来，做一定维度上的聚集和提炼； 

4. 数据管理方法不同：数据中台融合了数据技术、数据治理和业务价值三者，实现对企业客观数据和主观数据的完整管理，从数据来源、数据归档、数据权限、数据合规、数据安全等一系列管理方面来对数据进行全方位的管理与控制。而数据仓库则更强调数据质量、数据规范、数据清洗、数据建模等技术方法，通过对数据的标准化和规范化来提高数据的使用价值。

5、数据的核心理念不同：数据仓库更多的是站在IT技术的角度，注重数据的存储、整合和分析等方面；而数据中台则更多地以业务为导向，强调数据服务于业务的关键地位，从整合、管理、治理、交换和流转等方面提供支撑，助力企业数字化转型。

6、能够处理的数据类型不同：传统数仓的数据来源主要是业务数据库，数据格式以结构化数据为主。而数据中台的数据来源期望是全域数据，包括业务数据库，日志数据，埋点数据，爬虫数据，外部数据等。数据的来源可以是结构化数据或者非结构化的数据。

7、目标不同：数据仓库：面向主题、集成、不可更新、历史数据（大）、源数据（以结构化为主）、元数据（支持数据建模等）、可扩展等。数据中台：融合整个企业的全部数据，打通数据之间的隔阂，消除数据标准和口径不一致的问题。