数据中台和数据仓库区别-九数云BI | 帆软九数云

九数云BI小编 | 发表于:2025-02-26 14:18:49

一年伊始,又是企业级数据平台应用选型的高峰期;在对数据平台应用进行选型的时候,往往会看到这几个概念,数据仓库、数据湖、数据中台,那么这三个概念有什么区别?又怎么看企业需要的是什么?本文一篇给你说清楚数据中台和数据仓库区别

1句话说清楚数据中台和数据仓库区别

  • 数据湖:存储没有经过任何处理的原始数据
  • 数据仓库:储存经过了数据抽取、转换和加载的结构化数据
  • 数据中台:数据管理系统,可以整合和调度数据,连接数据湖和数据仓库,同时支持多种数据处理和分析

可以这么理解,数据湖就是什么数据都能丢进去;数据仓库则是储存精心整理过的数据;数据中台则是管理中心,数据湖和数据仓库里的数据,都可以取进来,并进行标准化的治理,方便所有人分析、制作多维报表,快速响应工作需求

数据中台和数据仓库区别-九数云BI插图

6大维度对比数据中台和数据仓库区别

从更全面的维度来看,数据湖、数据仓库、数据中台主要有以下6个方面的不同

对比维度

数据仓库

数据湖

数据中台

数据形态

结构化数据为主

原始数据(结构/半结构/非结构化)

标准化数据资产

存储逻辑

Schema-on-Write(先设计后写入)

Schema-on-Read(读取时解析)

动态数据模型(可配置化)

技术架构

关系型数据库(Teradata/Oracle)

分布式存储(HDFS/S3)

微服务架构+API网关

使用场景

固定报表/BI分析

机器学习/数据探索

业务快速创新/数据产品孵化

建设成本

每TB存储成本$2,300

每TB存储成本$23

综合成本最高(含组织变革)

举例

沃尔玛销售分析系统

特斯拉自动驾驶数据池

阿里双11作战指挥系统


3个问题搞定企业选型数据中台和数据仓库

对于企业而言,需要哪个架构,只需要想清楚3个问题、1个公式即可

  • 是否需要对原始数据进行探索?
  • 是否需要标准报表?
  • 是否需要快速支撑多个业务创新?

而在目前,数据湖仓一体化、中台轻量化以成为趋势,头部企业一般会使用【数据湖+中台】的混合架构,以便保存原始数据,又能快速赋能业务;而对于中小企业来说,直接使用面向业务赋能的轻量化数据中台无疑是更好的选择

  • 降低技术门槛,快速上线:数据中台本身是一个面向业务的解决方案,已经把数据管理、分析和应用集成在一起,极大地降低了技术部署难度。
  • 聚焦核心业务,赋能决策:数据中台专注于业务赋能。通过数据中台,中小企业能够从实际业务场景出发,快速做出反应,而无需过多担心底层技术架构的复杂性。
  • 快速反馈和迭代:数据中台能够通过集成和自动化的方式提供实时的数据分析和反馈,通过简化的数据模型和流程,快速识别业务痛点,进行数据驱动的决策,并实现快速迭代。

以上就是数据中台和数据仓库区别的简单介绍了,希望对你有帮助!

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