数据湖 VS 数据仓库 VS 数据中台

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数据行业的名词越来越多,其中,数据湖、数据仓库和数据中台是比较热门的词汇,他们都与数据有关,那么,他们之间到底有什么区别呢?

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。

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,并且是高度建模的。

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。数据中台距离业务更近,能更快速的相应业务和应用开发的需求,可追溯,更精准。

数据湖、数据仓库更多地是面向不同对象的不同形态的数据资产。而数据中台更多强调的是服务于前台,实现逻辑、标签、算法、模型的复用沉淀。

数据中台像一个“数据工厂”,涵盖了数据湖、数据仓库等存储组件,随着数据中台的发展,未来很有可能数据湖和数据仓库的概念会被弱化。

小结

数据空间持续增长,为了更好地发挥数据价值,未来数据技术趋于融合,同时也在不断创新。

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    本文作者:分析云 责任编辑:kong 本文来源:牛透社
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