数据中台是将数据服务化之后提供给业务系统,目标是将数据能力渗透到各个业务环节,不限于决策分析类场景;而数据仓库的主要场景是支持管理决策和业务分析。对比数据仓库,数据中台有什么异同?
一、什么是数据中台?
数据中台是对既有/新建信息化系统业务与数据的沉淀,是实现数据赋能新业务、新应用的中间、支撑性平台。对数据中台最深的解释就是其“两化”,即:业务数据化和数据业务化,贴合业务发展之后形成“四化”,即:业务数据化、数据资产化、资产服务化、服务业务化。
数据中台一般采用全新数据技术架构,可以更方便地进行数据价值的挖掘。随着企业数据量越来越大,智能化场景越来越多,传统架构的存储计算能力无法满足这类数据业务的需求。而随着人工智能、物联网等技术的发展,从看似无用的数据中挖掘出新价值的能力也越来越强,新的技术架构为这些场景的建设提供了很好的能力支撑。
二、数据中台和数据仓库有什么异同?
目前,有很多企业紧跟潮流,很多原来的数据仓库+数据集市这种模式的数据服务企业,摇身一变就成了数据中台,最后发现只是名字变了,中间的加工逻辑,数据处理思路没有发生变更,还是拉宽表,出报表。所以,数据中台与数据仓库有什么异同?
首先,概念上的不同。数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合,用于对管理决策过程的支持。从定义看,数据仓库的宿命是对管理决策过程提供支持,最好的出口是集团BI,所以大部分的教材会把数据仓库和商业智能放在一个章节。但是数据中台侧重点更贴合业务,来自于业务,服务与业务,对业务的支撑是全方位的,提供的方式也是多种多样的。
其次,数据中台建设包含数据体系建设,也就是数据中台包含数据仓库的完整内容,数据中台将企业数据仓库建设的投入价值进行最大化,以加快数据赋能业务的速度,为业务提供速度更快、更多样的数据服务。
数据中台持续不断地将数据进行资产化、价值化并应用到业务,而且关注数据价值的运营。
数据中台也可以将已建好的数据仓库当成数据源,对接已有数据建设成果,避免重复建设。当然也可以基于数据中台提供的能力,通过汇聚、加工、治理各类数据源,构建全新的离线或实时数据仓库。
综上所述,数据中台更贴合业务,离业务侧更近,不仅仅是技术中台构建的,更是需要业务参与的,在生产活动中能够产生数据价值的。

建设数据中台,本质上要解决的是一类问题,就是提升企业经营的效率,压缩成本,更好地应对外部环境快速的变化,最终创造更多的业务价值。如果您的企业正尝试建设数据中台,捷码低代码平台和强大的捷码模块化数据产品及服务,是一个非常值得尝试的选择,它能提供定制化、解决方案级的数据接入、数据开发、数据治理、数据资产、BI等丰富的平台能力。


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