我们生活在数据的时代，多了解一些数据方面的知识，能够帮助自己更好的发展，还能够推动企业的发展，相信很多人都知道数据湖和数据中台，因为它们在日常生活当中是比较常见的，以下就是关于数据湖和数据中台的区别。 数据湖和数据中台的区别 数据湖和数据中台听起来有些相似，但是数据湖和数据中台的区别还是挺大的。数据湖主要用来存储数据，这些数据是原始格式的，数据湖能够存储结构化的数据、 二进制数据等等。 数据湖和数据中台的应用 数据湖能够应用的领域是非常广泛的，它能够构建数据收集和数据服务等等，所以能够应用在物流的领域，因为物流的数据是非常多，而且变化会非常的快，而数据库则可以将平台的数据进行整合。 数据湖还可以应用在交付领域和制造领域等等。而数据中台可以应用在企业的管理当中，它可以解决各部门数据重复开发的问题，而且有些数据使用成本是比较高的，但是数据中台的成本并不是特别的高。 数据湖和数据中台的区别是什么呢？
，到底要不要构建数据中台？ 我们可以从企业数据应用的成熟度来评估企业要不要构建数据中台。 企业数据应用能力程度越高构建数据中台越有价值，下面分别介绍四个阶段。 六、不同行业数据中台需求 数据中台的构建并没有行业限制，任何行业都可以构建数据中台，只是不同行业、不同阶段的企业所需要的数据应用能力不同，对数据的依赖度也不同。 数据中台建设是一个持续完善的过程，任何企业构建数据中台不是一下完成，下面是一些行业所处的阶段以及对数据中台的共性需求。
2核2G云服务器首年95元，GPU云服务器低至9.93元/天，还有更多云产品低至0.1折…
DG从成立之初就决定以公有云为基础来构建其IT基础设施，最初DG选择了AWS云平台，主要将其广告数据在S3中以数据湖的形态进行存放，通过Athena进行交互式分析。 5.1.4 中台分类 甄别是不是中台，还要回到中台要解决的问题上，一切以“以用户为中心的持续规模化创新”为目的，将后台各式各样的资源转化为前台易于使用的能力，帮助我们打赢这场以用户为中心的战争的平台，我们都可以称之为中台 数据中台这个元信息包含了各个子存储的元信息，以数据中台需要的形态进行组织。 广义上来给数据中台一个企业级的定义：“聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，提供给前台以业务价值的逻辑概念”。 图片 中台战略核心是数据服务的共享。 中台战略并不是搭建一个数据平台，但是中台的大部分服务都是围绕数据而生，数据中台是围绕向上层应用提供数据服务构建的，中台战略让数据在数据平台和业务系统之间形成了一个良性的闭环，也就是实现应用与数据之间解藕
随着大数据技术的不断更新和迭代，数据管理工具得到了飞速的发展，相关概念如雨后春笋一般应运而生，如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数据中台等，这些概念特别容易混淆，本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析 这类数据库作为公司的单独数据存储，负责利用历史数据对公司各主题域进行统计分析； 那么为什么要"分家"？在一起不合适吗？能不能构建一个同样适用于操作和分析的统一数据库？答案是NO。 功能差别 - 数据定位差别 这里说的定位，主要是指以何种目的组织起来。 这样，拿我们上面红牛的例子来说，所有的信息就统一放在了数据仓库中了。 自从数据仓库出现之后，信息产业就开始从以关系型数据库为基础的运营式系统慢慢向决策支持系统发展。 集成性 集成性是指数据仓库会将不同源数据库中的数据汇总到一起； 具体来说，是指数据仓库中的信息不是从各个业务系统中简单抽取出来的，而是经过一系列加工、整理和汇总的过程，因此数据仓库中的信息是关于整个企业的一致的全局信息
MLSQL 目前开源的部分包括三个组件： Console, 也就是Web控制台 Cluster, 方便管理和代理后端多个MLSQL Engine实例 Engine, 相当于MLSQL的JVM(脚本解释器 不过仅仅靠这三个项目是远远难以达到中台水平的。那还欠缺什么呢? MLSQL Console中内置了一个简易的权限控制服务，MLSQL Engine会调用该控制服务来觉得哪些表的访问是否被合法授权。 调度系统 调度系统一般而言需要和MLSQL Console(或者你的Web控制台)进行深度整合。譬如我在debug完一个脚本后，我应该能够在Console里直接设置依赖/定时任务。 总结 通过MLSQL Engine强大的可扩展能力，MLSQL语言的简单和灵活性，再配合上面的几个系统辅助，一个横跨分析师，算法，研发，数仓，各业务线中的产品，研发，运营的数据中台就此可慢慢成形。
本文目录： 一、前言 二、概念解析 数据仓库 数据湖 数据中台 三、具体区别 数据仓库 VS 数据湖 数据仓库 VS 数据中台 总结 四、湖仓一体 目前数据存储方案 Data Lakehouse（湖仓一体 ） 一、前言 数字化转型浪潮卷起各种新老概念满天飞，数据湖、数据仓库、数据中台轮番在朋友圈刷屏，有人说“数据中台算个啥，数据湖才是趋势”，有人说“再见了数据湖、数据仓库，数据中台已成气候”…… 企业还没推开数字化大门 随着Hadoop与对象存储的成熟，数据湖的概念在10年被提出：数据湖（Data Lake）是一个以原始格式存储数据的存储库或系统（这意味着数据湖的底层不应该与任何存储耦合）。 数据中台样板 在建设中台的过程中，一般强调这样几个重点： 效率、质量和成本是决定数据能否支撑好业务的关键，构建数据中台的目标就是要实现高效率、高质量、低成本。 总结 根据以上数据仓库、数据湖和数据中台的概念论述和对比，我们进行如下总结： 数据中台、数据仓库和数据湖没有直接的关系； 数据中台、数据仓库和数据湖在某个维度上为业务产生价值的形式有不同的侧重； 数据中台是企业级的逻辑概念
我们谈论数据中台之前，我们也听到过数据平台、数据仓库、数据湖的相关概念，它们都与数据有关系，但他们和数据中台有什么样的区别，下面我们将分别介绍数据平台数据仓库数据湖和数据中台。 数据湖 数据湖(Data Lake)是Pentaho公司CTO James Dixon提出来的一种数据存储理念—即在系统或存储库中以自然格式存储数据的方法。 [来源：维基百科] 以下是关于数据湖的示意图（图片来源于网络）： 数据湖能够帮助企业实现数据的集中式管理等多种能力；数据湖融合了先进的数据科学、机器学习和人工智能技术，帮助企业构建更加优化的数据运营模型 数据中台为解耦而生，企业建设数据中台的最大意义就是应用与数据之间的解藕，这样企业就可以不受限制地按需构建满足业务需求的数据应用。 总结 根据以上数据平台、数据仓库、数据湖和数据中台的概念论述和对比，我们进行如下总结： 数据中台、数据仓库和数据湖没有直接的关系； 数据中台、数据平台、数据仓库和数据湖在某个维度上为业务产生价值的形式有不同的侧重
阿里妹导读：为了应对众多业务部门千变万化的数据需求和高时效性的要求，阿里巴巴首次提出了数据中台的概念，经过众多项目的实践已经沉淀出了标准化的流程和方法论。如何构建一个数据中台？ 原盒马在线数据平台研发负责人欢伯向大家分享新零售企业如何基于DataWorks构建数据中台的经验心得，从商业模式及业务的设计，到数据中台的架构设计与产品选型，再到数据中台构建的最佳实践，最后利用数据中台去反哺业务 四 基于DataWorks构建新零售数据中台 ? 数据同步是构建数据中台的第一步，如果数据进不了仓，数据中台就没办法构建。 数据中台如何支撑业务 之前讲的都是基于DataWorks来构建新零售数据中台，最早我们提到数据中台一定要服务业务，现在我也介绍一下数据中台如何为业务服务的一些方式。
图6.数据仓库产品构成 二 数据湖 数据湖(Data Lake)是Pentaho的CTO James Dixon提出来的(Pentaho作为一家BI公司在理念上是挺先进的)，是一种数据存储理念——即在系统或存储库中以自然格式存储数据的方法 另外，数据湖结合先进的数据科学与机器学习技术，能帮助企业构建更多优化后的运营模型，也能为企业提供其他能力，如预测分析、推荐模型等，这些模型能刺激企业能力的后续增长。 广义上来给数据中台一个企业级的定义：“聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，提供给前台以业务价值的逻辑概念”。 ? 图9.数据中台建设是数字化转型的关键支撑 中台战略核心是数据服务的共享。 中台战略并不是搭建一个数据平台，但是中台的大部分服务都是围绕数据而生，数据中台是围绕向上层应用提供数据服务构建的，中台战略让数据在数据平台和业务系统之间形成了一个良性的闭环，也就是实现应用与数据之间解藕 数据中台：资产整合与共享，整合多维数据，统一资产管理，连通数据孤岛，共享数据资源，深入挖掘数据，盘活资产价值。 稳定后台：以共享中心建设为核心，为前中台提供专业的内部服务支撑。
2014年到2017年，网易对大数据平台的建设在内部取得了良好效果，同时发现业界存在普遍相似痛点，于是开始对外做商业化尝试。2018年支持网易严选、考拉、音乐、新闻数据中台构建。 通过在商业化过程对市场需求的摸索实践，终于在2019年形成了“全链路数据中台”解决方案，致力于将“数据生产力”的理念能力落实到解决方案中。 纵观网易大数据的发展历史，可以看到这个过程中贯穿了数据理念的变化。有数从公共数据平台逐渐转变为具备有业务属性的数据中台，最后逐步向“数据生产力”理念靠拢。 三方分别是内部用户、外部用户、数据中台；业务场景、技术前瞻是推动双循环的驱动力。这两种驱动缺一不可：大数据技术和应用发展日新月异，数据中台的业务支撑能力特别依赖于底层的技术能力和前瞻性。 数据生产力支撑——大数据底座 最近十几年大数据相关技术的发展主要是基于开源的技术构建，我们团队也以主动积极的态度看待开源，争取回馈社区。
如果以通俗化的生活案例来解说的话，数据中台的工作原理如同五星级饭店为满足食客需求的工作过程。数据类似于大型饭店中所用的果蔬肉等基础食材，CRM、ERP等管理系统将数据采集到，放到数据库里。 因此，以应用为核心思考点的建设思路才是企业保持长久生命力的关键，而数据中台的建设将帮助企业改变传统的产品应用建设方式。 数据中台的核心点在于赋能业务部门及用户，以应用为出发点，快速响应外部的需求，帮助业务部门产生业绩，形成业务增长。 因此，以应用为核心思考点的建设思路才是企业保持长久生命力的关键，而数据中台的建设将帮助企业改变传统的产品应用建设方式。 数据中台应用方式三为技术部门可以不断构建应用能力，沉淀数据资产和价值资产。数据中台使业务、技术、公司资产实现了打通、合并、共享，数据资产的形成使技术部门可以形成持续的应用开发能力。
这就是中台的关键——让前台开发团队的开发速度不受后台数据开发的影响。 史凯总结说，“数据中台是聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，提供给前台以业务价值的逻辑概念”。 而数据中台是在数据仓库和数据平台的基础上，将数据生产为为一个个数据 API 服务，以更高效的方式提供给业务。 数据中台应该具备什么能力？ 数据中台也可以小而美 建设数据中台的关键考量包括两方面。 首先数据中台一定要与业务价值对齐。构建数据中台，最重要的不是技术，也不是数据质量好不好，而是数据思维和数据文化。 想清楚业务对于数据的诉求是构建数据中台的第一步，哪怕暂时不能想的太细，也要去想，想不清楚就先不要做。 但就当前的情况来看，广义的数据中台在未来一段时间内仍会涵盖数据仓库、数据湖等存储组件，“数据工厂”这个概念可能更适用于现在的阶段。但随着数据中台的发展，未来很有可能不再需要数据湖了。
随着大数据技术和业务不断发展，将企业的核心能力以数字化形式沉淀到平台，形成以企业服务为中心，以业务中台和数据中台构建起数据闭环运转的运营体系，供企业更高效地进行业务探索和创新,以数字化资产的形态构建企业差异化的核心竞争力 数据中台是企业的核心，也是组织架构和企业文化的体现，是企业沉淀经验和智慧的宝库，是发起总攻时的指挥室，是数据安全的堡垒……国内外知名的电商系统开发服务商【数商云】创始人Martin表示：在数据安全这一高纲领指引下 ，【数商云】希望成为智能时代企业的中台建设商，帮助企业及组织打造强大的企业中台服务。 一、数商云企业中台系统搭建优势 1、源于实际 企业业务中台原子能力源自解决方案实践； 2、全链路标准产品 标准产品可以直接用于业务场景的支撑； 3、业务中台赋能 新功能点可借助中台快速构建，一种能力可以支持多个场景 ； 4、多平台无缝兼容 数据中台可以兼容阿里云数加产品家族； 二、数商云企业中台服务主要产品 1、实践方法 PMP：研发过程管理；项目/产品生命周期管理；运作情况透视； 能力库：能力标准；能力沉淀和获取
在Yotpo，我们有许多微服务和数据库，因此将数据传输到集中式数据湖中的需求至关重要。我们一直在寻找易于使用的基础架构（仅需配置），以节省工程师的时间。 在开始使用CDC之前，我们维护了将数据库表全量加载到数据湖中的工作流，该工作流包括扫描全表并用Parquet文件覆盖S3目录。但该方法不可扩展，会导致数据库过载，而且很费时间。 我们希望能够查询最新的数据集，并将数据放入数据湖中（例如Amazon s3[3]和Hive metastore[4]中的数据），以确保数据最终位置的正确性。 使用数据湖最大的挑战之一是更新现有数据集中的数据。在经典的基于文件的数据湖体系结构中，当我们要更新一行时，必须读取整个最新数据集并将其重写。 我们集成了一些最佳解决方案以部署CDC基础架构。这使我们能够更好地管理和监控我们的数据湖，而我们也可从这里开始改进。
介绍 一开始，规划数据湖似乎是一项艰巨的任务——决定如何最好地构建数据湖、选择哪种文件格式、是拥有多个数据湖还是只有一个数据湖、如何保护和管理数据湖。 构建数据湖没有明确的指南，每个场景在摄取、处理、消费和治理方面都是独一无二的。 在之前的博客中，我介绍了数据湖和 Azure 数据湖存储 (ADLS) gen2 的重要性，但本博客旨在为即将踏上数据湖之旅的人提供指导，涵盖构建数据湖的基本概念和注意事项ADLS gen2 上的数据湖 如果维度建模是在湖之外（即在数据仓库中）完成的，那么您可能希望将模型发布回湖中以保持一致性。不管怎样，请注意；不要指望这一层会取代数据仓库。 由于与数据仓库相比，湖中的存储成本通常较低，因此将细粒度的低级别数据保留在湖中并仅在仓库中存储聚合数据可能更具成本效益。这些聚合可以由 Spark 或数据工厂生成，并在加载数据仓库之前持久化到湖中。
数据仓库存储结构化的数据，适用于快速的BI和决策支撑，而数据湖可以存储任何格式的数据，往往通过挖掘能够发挥出数据的更大作为，因此在一些场景上二者的并存可以给企业带来更多收益。 湖仓一体，又被称为Lake House，其出发点是通过数据仓库和数据湖的打通和融合，让数据流动起来，减少重复建设。 Lake House架构最重要的一点，是实现数据仓库和数据湖的数据/元数据无缝打通和自由流动。 伴随数字化在各行各业的深化发展，企业不但需要面向业务的「交易核心」，同时更需要构建面向企业全量数据价值的「数据核心」。 湖仓一体技术借助海量、实时、多模的数据处理能力，实现全量数据价值的持续释放，正成为企业数字化转型过程中的备受关注焦点。
但是它更多的会去强调一些阿里的中台里所不突出的东西，比如他强调的数据文化，以智能数据目录为核心，以及精益敏捷的数据治理，也非常有借鉴意义。 [qc589j7dxg.jpg] 我们会发现滴滴的数据中台，最大的一个特点，就是价值交付。从场景出发，以业务牵引数据的产生，做到价值交付。 四、数据中台的本质和六大能力模型 在这样的愿景和使命下，数据中台是什么？它应该构建什么样的能力呢？ 1. 数据中台的本质 数据中台是什么？ （4）业务价值的探索和发现 业务人员提想法，然后在数据资产的这种探索平台里面去做实验，快速的在公有的数据中台的数据集、数据湖的基础之上，构建不同的数据沙箱。用不同的数据版本，去探索和挖掘业务价值。 原来就是从数据平台构建Pipeline，然后一个一个的数据集以 Circle或者MongoDB这样的方式提供给应用开发人员去用，然后应用开发人员会在应用当中直接去调用这些数据表。
数据模型是分层次的，以前叫作数据仓库模型，概括为三层，基础模型一般是关系建模，主要实现数据的标准化，我们叫作“书同文、车同轨”，融合模型一般是维度建模，主要实现跨越数据的整合，整合的形式可以是汇总、关联 ，也包括解析，挖掘模型其实是偏应用的，但如果用的人多了，你也可以把挖掘模型作为企业的知识沉淀到中台，比如离网挽留的模型具有很大的共性，就应该有人把它规整到中台模型，以便开放给其它人使用，中台的中是相对的 数据服务将数据模型按照应用要求做了服务封装，就构成了数据服务，这个跟业务中台中的服务概念是完全相同的，只是数据封装比一般的功能封装要难一点，毕竟OLTP功能的变化有限，而数据分析受市场因素的影响很大，变化更快 随着企业大数据运营的深入，各类大数据应用层出不穷，对于数据服务的需求非常迫切，大数据如果不服务化，就无法规模化，比如浙江移动封装了客户洞察、位置洞察、营销管理、终端洞察、金融征信等各种服务共计几百个，每月调用量超过亿次 但有数据模型和数据服务还是远远不够的，因为再好的现成数据和服务也往往无法满足前端个性化的要求，这时候就得授人以鱼不如授人以渔了，数据中台的最后一层就是数据开发，其按照开发难度也分为三个层次，最简单的是提供标签库
腾讯云数据湖计算（DLC）提供了敏捷高效的数据湖分析与计算服务。该服务采用无服务器架构（Serverless）设计，用户无需关注底层架构或维护计算资源，使用标准 SQL 即可完成对象存储服务（COS）及其他云端数据设施的联合分析计算。借助该服务，用户无需进行传统的数据分层建模，大幅缩减了海量数据分析的准备时间，有效提升了企业数据敏捷度。
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券
云服务器
即时通信 IM
网站备案
对象存储
实时音视频
