数据湖、数据仓库、数据中台，有什么区别
作者：小时，公众号：时耕科技（SG-TIMEWORK）：深耕商业地产14年，现已形成以大商圈、智慧园区及IT服务为三大核心业务的软件企业。服务过华润、万达、华侨城、碧桂园文旅、大悦城等中国知名商业地产50强客户。
数据湖的本质是一种数据管理的思路，利用低成本技术来捕捉、提炼和探索大规模、长期的原始数据存储的方法与技术。数据湖可存储任何种类的数据，高质量、高效率地存储数据，更快速、更廉价地处理数据，将建模应用问题丢给最终开发者。
数据仓库是各方的数据资源通过E汇聚在一起，然后通过T统一做转化，再通过L统一入库再通过DW分层处理建模，最终实现数据的共享，整个过程就是柔性数据处理"流水线"，从而满足不断丰富、变化的数据分析、挖掘类需求，有时我们也把数据仓库叫做数据仓库平台。
数据中台不是一种技术，它是一个业务系统。数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。这些服务跟企业的业务有较强的关联性，是这个企业独有的且能复用的，它是企业业务和数据的沉淀，其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争优势所在。
数据湖与数据仓库的根本区别，在于前者是“市场经济”，而后者是“计划经济”。事实上，是传统的数据建模负担让数据仓库只处理结构化数据，其实谁都没规定过数据仓库只处理和存储结构化数据。
数据湖包罗万象，轻装上阵，结构化与非结构化数据都成为了数据湖本身的一部分，这体现了数据湖中“湖”这个概念。
数据仓库对于应用人员暴露的所有东西就是建好的数据模型，应用方的所有角色只能在数据仓库限定好的数据模型范围内倒腾，这在一定程度上限制了应用方的创新能力。比如原始数据有个字段很有价值，但数据仓库集中开发人员却把它过滤了
数据湖的应用方则可以利用数据湖提供的工具流接触到最生鲜的原始数据，涵盖了从数据采集、抽取、存储、加工的各个阶段，其可以基于对业务的理解，压榨出原始数据的最大价值。
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数据湖作为一个集中的存储库，可以在其中存储任意规模的所有结构化和非结构化数据。在数据湖中存储数据不需要对其进行结构化，就可以运行不同类型的分析。可以认为数据湖是一个存储企业各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可存取、处理、分析及传输。
数据仓库也称为企业数据仓库，是一种数据存储系统，它将不同来源的结构化数据聚合起来，用于业务智能领域的比较和分析。数据仓库是包含多种数据的存储库，可提供结构化数据模型。数据仓库建设可以通过ESB等工具将企业中零散、杂乱、不统一的数据进行规划整合，并将业务系统的数据经过抽取、清洗转换加载进数仓中。
数据中台泛指通过数据处理、分析等技术，对企业内外部海量数据进行采集、计算、存储、加工、分析等一系列活动，凸显数据价值，加强企业对数据的利用。可以通过MDM主数据管理平台、DRP数据填报平台、DAP数据分析平台来支持数据中台的搭建。
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数据湖、数据仓库和数据中台都是用于存储和管理数据的概念。以下是它们之间的区别：
- 数据湖：是储存各种数据的一个存储库，数据湖中存储的数据是原始、结构化或非结构化的大量数据，这些数据可供多个团队进行数据分析和处理。 数据湖中的数据可以通过各种工具进行查找和分析。数据湖通常建立在云式存储系统上。
- 数据仓库：是一个围绕企业应用程序而设计的信息系统，它提供了存储和管理数据的中心化区域。 数据仓库的数据以结构化形式进行组织和存储，并优化了查询性能，以实现在业务应用程序中的快速消费。数据仓库通常基于关系型数据库技术。
- 数据中台：是一种集成工具，旨在为不同的应用程序和团队提供可共享的、安全的、可靠的数据资源。 数据中台通常建立在微服务架构上，通过API进行数据资源共享，以提高数据集成的效率和灵活性，使不同的团队可以共享和协作使用数据和应用程序。
总的来说，数据湖、数据仓库和数据中台都是存储和管理数据的概念，但它们的设计和用途不同。数据湖用于存储非常大型的不同结构和源的数据集进行分析，数据仓库用于存储和管理结构化数据提供快速查询和应用程序消费。数据中台建立在微服务架构上，它们侧重于为不同的应用程序和团队提供可共享的、安全的、可靠的数据资源。
数据湖、数据仓库、数据中台，有什么区别？元年科技认为数据湖、数据仓库和数据中台，他们并没有直接的关系，只是他们为业务产生价值的形式有不同的侧重。数据仓库算产品，数据中台的精髓在于其机制，数据中台不是一个产品，而是一套体系，是一种组织架构，数据中台的开发和建设既可以建立企业数据仓库基础上，也可以建立在企业大数据平台基础上，区别就在于企业的数据应用场景是否多元化。
数据湖：
作为一个集中的存储库，可以在其中存储任意规模的所有结构化和非结构化数据。在数据湖中，可以村村数据不需要对其进行结构化，就可以运行不同类型的分析。
数据仓库：
1.一个相对具体的功能概念，是存储和管理一个或多个主题数据的集合。数据仓库，也称为企业数据仓库，是一种数据存储系统，它将来自不同来源的架构或数据聚合起来，用于业务职能领域的比较和分析，数据仓库是包含多种数据的存储库，并且是高度建模的。
2.支持管理决策分析，主要应用于BI；
3.存储的数据大多是根据需求有针对性抽取的结构化历史数据，能够生成各类报表，但这些报表都无法实时产生，因此，尽管能提供部分业务价值，但不能直接影响业务。
数据中台：
元年科技认为：数据中台解决的是企业数据的“存”、“通”、“用”的难题，帮助企业实现连接数据孤岛，让一切业务数据化。数据中台是一个承接技术，引领业务，构建规范定义的，全域可连接萃取的、智慧的数据处理平台，建设目标是为了高效满足前台数据分析和应用的需求。
数据中台发展经历了四个阶段，分别是：数据库阶段、数据仓库阶段、数据平台阶段、数据中台阶段，从数据的角度来梳理这个过程分别是：
1、数据库阶段，主要是OLTP（联机事务处理）的需求；
2、数据仓库阶段，OLAP（联机分析处理）成为主要需求，主要解决BI和报表需求的技术问题
3、大数据平台阶段，大数据平台阶段，主要解决海量数据性能和多数据源，多异构数据的整合加工问题
4、数据中台阶段，数据中台阶段更强调数据复用和共享，多业务场景服务，同时强调企业组织管理架构的提升。
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数据仓库、数据集市的区别
数据仓库和数据集市都是企业中用于存储和管理数据的重要工具，它们之间的主要区别在于以下几个方面：
数据来源：数据仓库通常是从企业内部各个系统中提取数据，经过清洗、转换和整合后形成的一种集中式的数据存储。而数据集市则是从数据仓库中选择部分数据，按照特定的业务需求进行再加工和整理，形成的一种面向特定业务领域的数据存储。
数据结构：数据仓库通常采用星型或雪花型的数据结构，即以一个中心事实表为核心，周围围绕着多个维度表。而数据集市则可以采用不同的数据结构，如平面型、主题型等，以适应不同的业务需求。
数据使用：数据仓库通常用于支持企业级的决策分析和报表生成等任务，需要满足高性能、高可靠性、高安全性等要求。而数据集市则更加注重对特定业务领域的支持，需要满足快速、灵活、易用等要求。
数据管理：数据仓库通常由专门的数据仓库管理员进行管理和维护，需要进行周期性的数据清洗、备份、恢复等工作。而数据集市则更加注重对业务用户的自主管理和使用，需要提供易用的查询和分析工具。
需要注意的是，数据仓库和数据集市并不是相互排斥的概念，它们可以相互补充，共同构建企业级的数据管理体系。
数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。
数据集市Data Mark是一个从集合数据中为企业及其它政府和科研组织提供数据挖掘技术应用的平台。
从范围上来说，数据是从企业范围的客户数据库、消费者数据仓库，或者是更加专业的数据仓库中抽取出来的。
数据中心的重点就在于它迎合了专业用户群体的特殊需求，在分析、内容、表现，以及易用方面。
在实践中，EC data market service(ECdms)客户数据中心和数据仓库这两个词可以在某种形式下互相表现。
数据仓库是企业客户数据的中心集合（在地理上可以分布）；数据中心是从数据仓库或者不是数据仓库中抽取出来的数据，它着重在服务于特殊设计目标的易访问性和可用性。
一般来说，数据仓库更倾向于是一个战略，但不是一个未完成的概念；而数据集市更倾向于战术，它的目标在于满足企业客户营销即时的需求。
数据仓库和数据集市是两种常见的数据管理和分析架构，它们有一些区别，如下所示：
定义：数据仓库（Data Warehouse）：数据仓库是一个集成、主题导向、面向分析的数据存储系统，用于支持企业决策和分析需求。它从多个源系统中提取、转换和加载数据，并将其组织成一种适合分析的结构。数据集市（Data Mart）：数据集市是一个小型的、专门用于满足特定业务部门或特定业务需求的数据仓库。它通常是从数据仓库中派生出来的，包含了特定业务领域的数据。
范围：数据仓库：数据仓库通常是一个企业级的数据存储系统，涵盖了整个组织的各个业务领域和功能。它集成了多个源系统的数据，并提供了全面的企业视图。数据集市：数据集市是针对特定业务部门或特定业务需求而创建的，它只包含与该业务领域相关的数据。数据集市可以是独立的，也可以从数据仓库中派生出来。
数据结构：数据仓库：数据仓库采用了一种主题导向的数据模型，通常是星型或雪花型模型。它将数据组织成一系列的事实表和维度表，以支持复杂的分析查询。数据集市：数据集市可以采用与数据仓库相同的数据模型，也可以根据具体需求采用其他数据模型。它的数据结构通常更简单，更专注于满足特定业务需求。
使用者：数据仓库：数据仓库通常面向企业的高层管理人员和决策者，用于支持战略性和战术性的决策分析。数据集市：数据集市主要面向特定业务部门或特定业务需求的用户，用于支持他们的操作性和战术性决策。
总的来说，数据仓库是一个集成、全面的数据存储系统，用于支持企业级的决策和分析需求；而数据集市是一个小型、专门用于满足特定业务部门或特定业务需求的数据仓库。数据仓库提供了全面的企业视图，而数据集市更专注于特定领域或需求。
数据仓库和数据集市有以下区别：1. 数据仓库和数据集市是两种不同的数据管理系统。
2. 原因解释：数据仓库是一个大型的集中式存储系统，用于存储大量的组织内部和外部数据，支持复杂的分析和决策。
它以主题为中心，将来自多个源系统的数据集成到一个统一且一致的数据模型中。
数据集市则是数据仓库中的一个子集，它专注于特定业务领域的数据，用于满足某个特定的分析需求。
3. 数据仓库的设计和构建需要考虑数据的一致性、完整性和质量，以支持复杂的分析和数据挖掘。
而数据集市则更加灵活，可以根据具体的业务需求进行快速构建和调整，用于特定的分析任务。
此外，数据仓库通常由专业的数据仓库团队负责管理和维护，而数据集市则可以由业务部门自行建立和维护。
综上所述，数据仓库和数据集市在数据管理范畴、功能和管理方式上存在明显的区别。
什么是数据仓库，大数据在电商仓库中的作用
完全面向分析构建。 数据仓库的目标就是为了更高效方便地做数据分析,因此数据仓库整个数据的组织结构也是完全根据分析需要设计的。它是由多个面向特定方向的分析主题组成的,这样可以使得分析任务变得简单,数据更容易获取。
可以处理大数据量场景。 数据仓库不需要太在意响应性能,因为它通常是用来供分析使用的,不会直接用于与用户交互的场景。
集成多种数据。 数据仓库中的数据,是将企业中分散的、不统一的数据,经过ETL集成。