数据中台和数据仓库区别-九数云BI | 帆软九数云

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
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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