数据中台和数据仓库、数据平台的关键区别

这是现在数据行业大家经常讨论的问题，到底数据仓库、数据平台和数据中台的区别是什么。

概括地说，三者的关键区别有以下几方面：

数据中台是企业级的逻辑概念，体现企业 D2V（Data to Value）的能力，为业务提供服务的主要方式是数据 API；

数据仓库是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，为业务提供服务的方式主要是分析报表；

数据平台是在大数据基础上出现的融合了结构化和非结构化数据的数据基础平台，为业务提供服务的方式主要是直接提供数据集；

数据中台距离业务更近，为业务提供速度更快的服务；

数据仓库是为了支持管理决策分析，而数据中台则是将数据服务化之后提供给业务系统，不仅限于分析型场景，也适用于交易型场景；

数据中台可以建立在数据仓库和数据平台之上，是加速企业从数据到业务价值的过程的中间层。

数据仓库具有历史性，其中存储的数据大多是结构化数据，这些数据并非企业全量数据，而是根据需求针对性抽取的，因此数据仓库对于业务的价值是各种各样的报表，但这些报表又无法实时产生。数据仓库报表虽然能够提供部分业务价值，但不能直接影响业务。

数据平台的出现是为了解决数据仓库不能处理非结构化数据和报表开发周期长的问题，所以先撇开业务需求、把企业所有的数据都抽取出来放到一起，成为一个大的数据集，其中有结构化数据、非结构化数据等。当业务方有需求的时候，再把他们需要的若干个小数据集单独提取出来，以数据集的形式提供给数据应用。

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？

大数据和人工智能大火之后这几年，很多人一直在提一个说法，那就是“数据是新的石油”。但史凯的观点却有些不同，在他看来，数据不等于数据资产，如果没有从业务的角度对数据进行规划，再多的数据也无法产生价值。

史凯认为数据中台最核心的一个关键组件是数据资产目录。“我们认为，一个企业的数据要能够充分发挥价值，很重要的一个前提条件就是这个企业的数据结构和数据资产目录是对整个企业开放的。所有人都能够通过这个资产目录了解公司有哪些类别的数据、包含什么属性、源数据由谁管理，这样就可以快速搞清楚这些数据是不是自己需要的。但数据本身可以不开放，因为数据是有隐私信息和安全级别的。”

大企业内部业务众多，不同业务可能存在很多重复数据。所谓的数据资产目录就是把数据的模型去重、归一、梳理，变成一个树状结构，这个树状结构不直接对应数据库中的字段。以航空货运为例，其数据资产可能包括货机、客运机的辅舱，一架货机就是一个数据资产目录的节点，而货机的各种属性（如货机型号、空间大小、年份等）就是这个节点下面的数据模型。数据资产目录做的事情就是从业务层面出发制定数据标准，将企业业务相关的数据资产模型抽取出来，这跟后面用什么数据库去存储、用什么结构去存储、存成结构化还是非结构化都没有关系。它相当于把企业的业务从数据层面做了一个梳理，用数据的语言把企业的业务模型还原出来。数据资产目录做好之后，后面才是用什么技术手段、从哪里提取数据来映射到这个数据资产目录。

除了开放，数据资产目录还应该具有标签描述、可检索，这样才能最大程度地方便真正使用数据的人，以最快的速度找到他们需要的东西。

亿信华辰数据中台通过采集、存储、计算，治理技术形成统一标准和口径的数据资产服务，解决数据孤岛、数据资产流失、数据服务能力不足、数据价值低的问题，最终使数据能够赋能业务场景、产生业务价值。

全域数据采集

全域数据不仅是传统的PC互联网加移动互联网数据的简单相加，它还包括IOT、线下数据、智能交通等领域。形成做一个企业级的大数据处理平台。

数据规范管理

对过程数据和结果数据进行质量校验，帮助企业及时发现数据质量问题，并构建数据类目体系，使企业数据标准化、模型化，帮助企业实现数据管理规范化。

数据开发平台

一站式建模及ETL，满足离线和实时数据开发，运用大量可视化技术，让传统的数据整合黑盒子过程变得透明可见。

数据服务平台

数据资产自动生成数据查询、数据下载、数据API等多种服务方式，并能提供图形化设计器、自定义sql的方式供业务人员进行数据和服务编排，快速满足人员和系统的数据要求。