个人理解数据中台与大数据平台区别

个人理解数据中台与大数据平台区别

概念介绍

本文主要介绍如下几个数据概念：

数据库

数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、有共享的、统一管理的数据集合。

数据库是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合，可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、查询、更新、删除等操作。——百度百科

数据集市

是企业级数据仓库的一个子集，他主要面向部门级业务，并且只面向某个特定的主题，按照多维的方式进行存储，包括定义维度需要计算的指标维度的层次等，生成面向决策分析需求的数据立方体。——wikipedia

数据仓库

是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合用于支持管理决策。其主要功能是将组织透过资讯系统之联机事务处理（OLTP）经年累月所积累的大量资料，透过数据仓库理论所特有的资料存储架构，作一有系统的分析整理，以利各种分析方法如联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（Data Mining）之进行，并进而支持如决策支持系统（DSS）、主管资讯系统（EIS）之创建，帮助决策者能快速有效的自大量资料中，分析出有价值的资讯，以利决策拟定及快速回应外在环境变动，帮助构建商业智能（BI）。——《Building the data warehouse》W.H.Inmon

数据湖

数据湖是以其自然格式存储的数据的系统或存储库，同行是对象blob或文件。数据湖通常是企业所有数据的单一存储，包括源系统数据的原始副本，以及用于报告、可视化、分析和机器学习等任务的转换数据。数据湖可以包括来自关系数据库（行和列）的结构化数据，半结构化数据（CSV，日志，XML，JSON），非结构数据（电子邮件、文档、PDF）和二进制数据（图像、音频、视频）。——wikipedia

数据平台

数据平台是在大数据基础上出现的融合了结构化和非结构化数据的数据基础平台，为业务提供服务的方式主要是直接提供数据集。——网络博客

数据中台

    “以全域大数据建设为中心，技术上覆盖整个大数据从采集、加工、服务、消费的全链路的各个环节，对内对外提供服务。丰富的大数据生态组件，构成了阿里的核心数据能力，通过大数据生态组件，可以迅速的提升数据应用的迭代能力，人人都有可能成为大数据专家。”——《阿里巴巴全域数据建设》，阿里巴巴数据技术及产品部高级技术专家张磊，2017杭州云栖大会-阿里大数据分论坛

“数据中台是聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，提供给前台以业务价值的逻辑概念。”——《数据中台已成下一风口，它会颠覆数据工程师的工作吗？》，ThoughtWorks数据和智能总监史凯

    通俗的来看，以上六个数据概念按顺序整体呈现从小到大（指囊括的数据范围和层次），从后端到前台演变的趋势，这也反映出数据行业价值的转变。从前，IT是业务的后端，而数据是后端的后端，数据要往前走面临着巨大挑战，人们很难看到数据和价值的关系。如今，DT时代，数据通过中台直接面向业务来创造价值，数据的价值可以得到最直接的体现。

2 对比介绍

数据仓库作为数据行业发展时间轴上一以贯之的概念，它的存在见证了数据行业的发展，本文将以数据仓库为核心与其他五个概念的特性进行对比分析：