2、云数据平台：从传统到现代的变革

云数据平台：从传统到现代的变革

1. 数据平台概述

在当今的商业环境中，无论企业是否意识到，数据分析都是必不可少的。过去，企业依靠账本、库存清单和直觉等有限的手动方式来跟踪和分析业务指标。到了20世纪80年代末，数据仓库的概念应运而生，它是一个集中存储来自多个来源的结构化数据的存储库，通常用于生成静态报告。借助数据仓库，企业逐渐从基于直觉的决策转向基于数据的决策。

然而，随着技术和需求的不断发展，我们逐渐转向了一种新的数据管理架构：云数据平台。简单来说，云数据平台是一个云原生平台，能够经济高效地摄取、集成、转换和管理几乎无限量的任何类型的数据，以促进分析结果的产生。云数据平台解决或显著改善了许多困扰传统数据仓库甚至现代数据湖的基本问题，这些问题主要围绕数据的多样性（Variety）、数量（Volume）和速度（Velocity），即三个“V”。

2. 从数据仓库到数据平台转变的趋势

数据仓库在很大程度上经受住了时间的考验，至今仍在几乎所有企业中使用。但最近的一些趋势使数据仓库的缺点变得十分明显。
- 软件即服务（SaaS）的兴起 ：SaaS的流行导致收集的数据来源的多样性和数量大幅增加。SaaS和其他系统产生了除传统数据仓库中结构化数据之外的各种数据类型，包括半结构化和非结构化数据。这些数据类型对数据仓库不友好，也是数据速度（数据进入组织的速率）增加的主要原因，因为实时流开始取代每日批量更新，同时数据量也在不断增长。
- 应用架构从单体到微服务的转变 ：在微服务架构中，没有中央操作数据库来提取数据，因此从这些微服务收集消息成为最重要的分析任务之一。为了跟上这些变