????????數據行業經常會出現數據倉庫、數據中臺、大數據平臺等概念，容易產生疑問，它們中間是相等，還是包含的關系？

數據中臺和數據倉庫概念的關系

????????數據中臺概念是包含數據倉庫的，數據倉庫是數據中臺中的一部分，包含數據存儲的技術實現和數據流向，而數據中臺除了數據倉庫以外還包含數據治理的、數據運營的功能，同時根據企業需要的數據，數據中臺是建立在數據倉庫上，還是建立在大數據平臺的存儲結構上。

數據中臺和大數據平臺的區別是什么？

????????大數據平臺是數據平臺，是多個產品的集合，數據中臺不是單純的產品，它是一種數據治理和數據運營的機制，包含業務服務的理念和數據治理、數據運營的功能、組織架構。兩者的建設目的都是發掘數據價值，高效實現數字化運營，區別則在于數據中臺是具備業務屬性的，輸入的是原始數據，輸出的是業務部門可以直接使用的數據能力。如果必須要將數據中臺和大數據平臺區分開來，可以說數據中臺是建立在大數據平臺的基礎層之上，強調提供相應的工具和機制來實現數據能力的全局抽象、共享和復用。

數據中臺的概念

????????一：數據中臺是一個數據運營的概念，主要功能是將跨領域的數據集中聚合和治理，將其抽象為服務，提供具有業務價值的邏輯概念。相較于傳統的大數據平臺，數據中臺是升級版的概念，并不再簡單地將各個功能混在一起。

????????二：數據中臺在理念上有幾個顯著特點，首先，更強調數據的集中存儲、統一管理和標準化服務的提供；

????????其次，它幾乎涵蓋了所有相關的系統，包括數據采集、同步、開發、質量管理、標準化、元數據、數據建模和開發、數據服務、安全管理和運維管理等方面，需要與后臺進行對接，為前臺提供服務；

????????三：數據中臺并非單純的產品或系統，而是將數據管理的理念和制度轉化為系統和產品的形式進行呈現，以實現落地并產生業務價值。數據中臺的目標是通過提供工具、流程和方法論，實現數據能力的抽象、復用和共享，以賦能業務部門，提高實現數據價值的效率。

????????四：阿里提出數據中臺的概念，強調與國內現有大數據平臺的區別，并專注于解決數據孤島、重復開發的問題，強調數據共享和復用的概念。

數據倉庫的概念

數據倉庫是指存儲大量數據的一個系統，數據倉庫通常被用來收集、整合和存儲企業或組織的各類數據，以便進行分析和決策。數據倉庫具有以下特點：?

? ? ? ? 一. 統一性：數據倉庫包括企業內的各個業務領域，可將各種分散的數據整合起來。

????????二. 容錯性：可以處理包含異常數據或數據失真的大型數據集。?

? ? ? ? 三. 冗余性：數據倉庫允許數據的冗余存儲，以提高數據訪問的速度和效率。?

? ? ? ? 四. 支持大數據量：數據倉庫系統可以處理大規模數據。?

? ? ? ? 五. 面向主題：數據倉庫是圍繞特定主題或業務問題來設計和構建。 通過數據倉庫，企業可以從海量的數據中提取有價值的信息，用于業務分析和決策制定。

大數據平臺的概念

????????大數據平臺作為一套基礎設施，主要用于處理海量數據存儲、計算以及流數據實時計算等場景，并以節約投資降低成本為出發點。然而，實際上從硬件投資到軟件開發都比數據倉庫建設要復雜得多。

????????它是一個集數據存儲、數據計算分析、數據應用與展示的綜合性系統，對數據進行集成、存儲、管理、分析和挖掘，用于實現信息的抽象、共享和再利用。大數據平臺能夠集成不同種類和來源的數據，如結構化數據、半結構化數據和非結構化數據，并開展各種數據處理和分析工作，以便獲取寶貴的業務洞察，并為組織提供支持業務決策的數據分析和挖掘服務。大數據平臺通常包括數據采集、傳輸、計算、存儲和可視化等多個環節，以數據為核心，提供高效、可擴展以及全面的數據處理服務。大數據平臺的建設可以幫助企業通過數據價值鏈的全面管理與醞釀，充分挖掘數據的潛值，使得企業智能化水平和戰略競爭優勢進一步得以提升。

數據中臺和數據倉庫的區別是什么？

????????????????????????數據中臺和數據倉庫的區別主要表現在以下幾個方面：

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1、功能定位不同：數據中臺側重于數據的整合、管理、治理、交換和流轉等方面，是企業數字化轉型的關鍵支撐。而數據倉庫主要用于數據的存儲、集成和分析，主要面向決策支持和業務分析。

2. 場景應用不同：數據中臺適用于面向企業數字化轉型的各種組織形式，可以大規模地跨部門、跨系統地數據整合，為業務研發提供數據支撐。而數據倉庫主要面向特定的業務領域和業務問題，提供數據分析、挖掘和報告等服務。?

3. 數據處理方式不同：數據中臺采用了現代化的信息技術，如云計算、大數據、人工智能和物聯網等，把數據打通、共享、流轉和運營起來，以滿足企業數據資源共享和創新發展需要。為企業的數據治理，數據運營，而數據倉庫則更偏向于批量、離線、載入式、定期和固化的數據處理方式。數據倉庫，做的是數據的聚集，通過在一套數據建設方法論的指導下，構建數據表，并將幾個數據孤島的數據匯總起來，做一定維度上的聚集和提煉；?

4. 數據管理方法不同：數據中臺融合了數據技術、數據治理和業務價值三者，實現對企業客觀數據和主觀數據的完整管理，從數據來源、數據歸檔、數據權限、數據合規、數據安全等一系列管理方面來對數據進行全方位的管理與控制。而數據倉庫則更強調數據質量、數據規范、數據清洗、數據建模等技術方法，通過對數據的標準化和規范化來提高數據的使用價值。

5、數據的核心理念不同：數據倉庫更多的是站在IT技術的角度，注重數據的存儲、整合和分析等方面；而數據中臺則更多地以業務為導向，強調數據服務于業務的關鍵地位，從整合、管理、治理、交換和流轉等方面提供支撐，助力企業數字化轉型。

6、能夠處理的數據類型不同：傳統數倉的數據來源主要是業務數據庫，數據格式以結構化數據為主。而數據中臺的數據來源期望是全域數據，包括業務數據庫，日志數據，埋點數據，爬蟲數據，外部數據等。數據的來源可以是結構化數據或者非結構化的數據。

7、目標不同：數據倉庫：面向主題、集成、不可更新、歷史數據（大）、源數據（以結構化為主）、元數據（支持數據建模等）、可擴展等。數據中臺：融合整個企業的全部數據，打通數據之間的隔閡，消除數據標準和口徑不一致的問題。