《数据仓库数据平台与数据中台对比》
17个知识点打通数仓学习的任督二脉
1、什么是数据仓库？权威定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
1）数据仓库是用于支持决策、面向分析型数据处理；2）对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
面对大数据的多样性，在存储和处理这些大数据时，我们就必须要知道两个重要的技术。
分别是：数据仓库技术、Hadoop。
当数据为结构化数据，来自传统的数据源，则采用数据仓库技术来存储和处理这些数据，如下图：2、数据仓库和数据库的区别？从目标、用途、设计来说。
1）数据库是面向事务处理的，数据是由日常的业务产生的，并且是频繁更新的；数据仓库是面向主题的，数据来源多样化，经过一定的规则转换得到的，用于分析和决策；2）数据库一般用来存储当前事务性数据，如交易数据；数据仓库一般存储的是历史数据；3）数据库设计一般符合三范式，有最大的精确度和最小的冗余度，有利于数据的插入；数据仓库设计一般不符合三范式，有利于查询。
3、如何构建数据仓库？数据仓库模型的选择是灵活的，不局限与某种模型方法；数据仓库数据是灵活的，以实际需求场景为导向；数仓设计要兼顾灵活性、可扩展性、要考虑技术可靠性和实现成本。
1）调研：业务调研、需求调研、数据调研2）划分主题域：通过业务调研、需求调研、数据调研最终确定主题域3）构建总线矩阵、维度建模总线矩阵：把总线架构列表形成矩阵形式，行表示业务处理过程，即事实，列表示一致性的维度，在交叉点上打上标记表示该业务处理过程与该维度相关（交叉探查）4）设计数仓分层架构5）模型落地6）数据治理4、什么是数据中台？数据中台是通过数据技术，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。
这些服务和企业的业务有较强关联性，是企业所独有且能复用的，他是企业业务和数据的积淀，其不仅能降低重复建设，减少烟囱式协助的成本，也是差异化竞争的优势所在。
数据中台解决方案
数据中台解决方案随着互联网和数字化时代的发展，数据的重要性日益凸显。
企业在业务运营中积累了大量的数据，但如何高效地管理和利用这些数据成为了一个亟待解决的问题。
数据中台解决方案应运而生，为企业提供了一个完整的数据管理和分析平台，帮助企业实现数据驱动的决策和业务增长。
数据中台的概念数据中台是指建立在企业内部，集中管理和共享各种数据资源的平台。
它通过统一的数据管理、数据处理和数据分析能力，建立一个高效、可靠和安全的数据中心，服务于企业内部的各个部门和业务。
数据中台与传统的数据仓库和数据湖不同，它不仅仅是一个存储数据的技术架构，更是一个将数据纳入企业核心管理的体系。
数据中台的价值1. 提升数据质量和一致性：数据中台通过统一数据标准和清洗规则，确保企业中的数据质量和一致性。
它可以监控数据的采集、存储和处理过程中的异常，提供数据质量评估和校验手段，帮助企业识别和排除数据质量问题。
2. 提高数据利用效率：数据中台将企业内部的各类数据资源整合起来，提供一站式的数据访问接口，方便企业员工快速获取所需的数据。
通过数据中台，企业可以摆脱数据孤岛的困扰，实现数据的共享和交流，提高数据利用效率。
3. 支持数据分析和业务决策：数据中台提供了强大的数据处理和分析能力，可以根据企业的需求，进行数据挖掘、数据建模和数据可视化等工作。
这些分析结果可以为企业的业务决策提供有力的支持，帮助企业更好地了解市场、产品和用户。
4. 实现业务创新和增长：数据中台可以帮助企业快速响应市场变化，迅速开展产品创新和业务拓展。
通过对数据的深入挖掘和分析，企业可以发现潜在的商机和市场需求，从而驱动业务的创新和增长。
数据中台的实施步骤1. 数据收集和整合：首先，企业需要收集和整合内部各类数据资源，包括结构化数据和非结构化数据。
这些数据可以来自企业的各个系统和业务部门，如销售、采购、人力资源等。
通过数据中台的数据采集工具和数据接口，将这些数据收集到一个统一的数据存储库中。
大数据分析平台与传统数据库的性能比较探究
大数据分析平台与传统数据库的性能比较探究随着互联网技术的不断发展，数据量呈现爆炸式增长，数据分析已成为企业发展中不可或缺的组成部分。
而大数据分析平台与传统数据库的性能比较也成为了一个备受关注的话题。
本文将探讨这两者的性能比较，并分析它们各自的优缺点。
一、大数据分析平台大数据分析平台（Big Data）是一种基于分布式计算模型的数据处理平台。
它可以帮助用户提高数据分析的效率和准确性，并为用户提供可视化的分析结果。
大数据分析平台主要由以下组件构成：1.计算集群：由大量计算机节点组成，可同时执行多个任务，缩短数据处理时间。
2.存储系统：多个存储单元组成，用于存储海量数据，保证系统的可扩展性和高可靠性。
3.分布式文件系统：类似于Hadoop的分布式文件系统（HDFS）。
它将文件切分成多个块，存储在不同的节点上，使得文件的读写速度更加快速。
4.分布式计算框架：类似于MapReduce的分布式计算框架，用于实现并行计算和数据处理。
5.数据分析工具：支持数据分析、可视化分析等。
根据目前市场上的数据分析平台，主流的大数据分析平台有Apache Hadoop、Spark、Flink等。
优点：1.具有非常强大的数据处理和计算能力，适合处理海量的数据。
2.高度可扩展性，可以对系统进行相应扩展以满足数据处理的需求。
3.具有较高的容错性，能够在某些计算节点出现故障的情况下，仍能保证系统的正常运作。
缺点：1.对于一些数据量较小的场景，使用大数据分析平台反而会造成资源浪费。
2.由于其分布式架构的复杂性，需要较高的技术水平才能进行系统的维护和管理。
3.数据处理也需要耗费大量的计算资源。
二、传统数据库传统数据库是一种基于关系型模型的数据处理平台。
它的数据存储方式为表格形式，通过SQL语言进行数据操作和查询。
现如今应用比较广泛的数据库有MySQL、Oracle、SQL Server等。
优点：1.易于使用，有成熟的交互式管理工具，可以通过简单的命令或者GUI界面完成对已有数据表的操作。
关于数据仓库、数据湖、数据平台和数据中台的概念和区别
企业数字化转型或者信息化建设过程中，不可避免的都会产生大量的数据，而继ERP、MES与PDM等企业信息化三驾马车建设完成之后，迎面而来的就是数据治理，关于数字化、信息化的区别见数据化、信息化、数字化和智能化之间联系和区别解析（建设收藏），而数据治理的载体无非是数据仓库、数据湖与数据中台等内容，前几天我们发布了一篇关于辨析BI、数据仓库、数据湖和数据中台内涵及差异点(建议收藏)的文章，今天我们来看下几个概念的区别与联系：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，下面我们将围绕数据平台、数据仓库、数据湖和数据中台的区别进行介绍。
数据仓库数据仓库(Data Warehouse)，也称为企业数据仓库，它是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合存储系统，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。
数据仓库系统的作用能实现跨业务条线、跨系统的数据整合，为管理分析和业务决策提供统一的数据支持。
数据仓库能够从根本上帮助你把公司的运营数据转化成为高价值的可以获取的信息（或知识），并且在恰当的时候通过恰当的方式把恰当的信息传递给恰当的人。
数据仓库的作用主要体现在企业决策、分析、计划和响应以下几个方面：数据仓库针对实时数据处理和非结构化数据处理能力较弱，以及在业务在预警预测等方面应用有一定的限制。
数据湖数据湖(Data Lake)是Pentaho公司CTO James Dixon提出来一种数据存储理念—即在系统或存储库中以自然格式存储数据的方法。
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结构化和非结构化数据。
在数据湖中，可以存储不需要对其进行结构化的数据，这样就可以运行不同类型的分析。
下面的定义是维基百科所给出的“数据湖”定义。
数据湖（Data Lake）是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可供存取、处理、分析及传输。
数据中台与大数据中心
数据中台与大数据中心在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织的重要资产。
为了更好地管理和利用数据，数据中台和大数据中心应运而生。
它们在数据处理和应用方面发挥着关键作用，但很多人对它们的概念和区别并不十分清楚。
接下来，让我们一起深入探讨一下数据中台和大数据中心。
首先，我们来了解一下大数据中心。
大数据中心可以被看作是一个大型的数据存储和处理设施，它的主要任务是收集、存储海量的数据。
这些数据来源广泛，包括企业内部的业务系统、互联网上的用户行为数据、传感器收集的数据等等。
大数据中心通常具备强大的计算能力和存储容量，能够处理和保存PB甚至EB级别的数据。
在大数据中心里，数据的存储和管理是重中之重。
为了确保数据的安全性、完整性和可用性，会采用一系列先进的技术和策略，比如数据备份、容灾恢复、数据加密等。
同时，大数据中心还需要高效的数据处理能力，以便能够快速地对大量数据进行分析和挖掘。
这就需要配置高性能的服务器、网络设备和数据处理软件。
然而，大数据中心更多地侧重于数据的存储和基础处理，对于如何将数据转化为业务价值，还需要进一步的工作。
这时候，数据中台就发挥了重要的作用。
数据中台是一套将数据转变为资产并服务于业务的体系。
它打破了企业内部的数据孤岛，将不同系统、不同格式的数据进行整合和统一管理。
通过数据中台，企业可以实现数据的共享和复用，提高数据的质量和一致性。
数据中台不仅仅是一个技术平台，更是一种组织架构和运营理念。
它强调以数据为核心，驱动业务的创新和发展。
在数据中台中，数据治理是关键的一环。
通过制定数据标准、规范数据流程、明确数据责任，确保数据的准确性、完整性和一致性。
另外，数据中台还提供了数据服务化的能力。
它将数据封装成各种服务，比如数据接口、数据分析工具等，方便业务部门能够快速、灵活地获取和使用数据。
这种服务化的方式大大提高了数据的应用效率，缩短了业务创新的周期。
相比之下，大数据中心更像是一个数据的“仓库”，而数据中台则是一个数据的“加工厂”。
人工智能基础(习题卷9)
人工智能基础(习题卷9)第1部分：单项选择题，共53题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]由心理学途径产生，认为人工智能起源于数理逻辑的研究学派是（ ）A)连接主义学派B)行为主义学派C)符号主义学派答案:C解析:2.[单选题]一条规则形如：，其中“←"右边的部分称为(___)A)规则长度B)规则头C)布尔表达式D)规则体答案:D解析:3.[单选题]下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。
A)一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片B)能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算C)目前处于成熟高速发展阶段D)相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能答案:C解析:4.[单选题]以下图像分割方法中，不属于基于图像灰度分布的阈值方法的是( )。
A)类间最大距离法B)最大类间、内方差比法C)p-参数法D)区域生长法答案:B解析:5.[单选题]下列关于不精确推理过程的叙述错误的是（ ）。
A)不精确推理过程是从不确定的事实出发B)不精确推理过程最终能够推出确定的结论C)不精确推理过程是运用不确定的知识D)不精确推理过程最终推出不确定性的结论答案:B解析:6.[单选题]假定你现在训练了一个线性SVM并推断出这个模型出现了欠拟合现象，在下一次训练时，应该采取的措施是（）0A)增加数据点D)减少特征答案:C解析:欠拟合是指模型拟合程度不高，数据距离拟合曲线较远，或指模型没有很好地捕 捉到数据特征，不能够很好地拟合数据。
可通过增加特征解决。
7.[单选题]以下哪一个概念是用来计算复合函数的导数？A)微积分中的链式结构B)硬双曲正切函数C)softplus函数D)劲向基函数答案:A解析:8.[单选题]相互关联的数据资产标准，应确保()。
数据资产标准存在冲突或衔接中断时，后序环节应遵循和适应前序环节的要求，变更相应数据资产标准。
A)连接B)配合C)衔接和匹配D)连接和配合答案:C解析:9.[单选题]固体半导体摄像机所使用的固体摄像元件为( )。
一份全面的企业数据产品选型对比(含数仓、报表、BI、中台、数据治理)
一份全面的企业数据产品选型对比（含数仓、报表、BI、中台、数据治理）编辑导语：在如今这个数据化时代，数据对于个人和企业来说，其重要性都不可小觑。
因此，有不少企业强化了数据工作，加强企业数据建设。
接下来，本文作者整理了一份超全面的企业数据产品的选型对比，希望对大家有所帮助。
前言：这个从上至下都在强调数字化转型的时代，越来越多公司重视数据，也越来越多的企业有数据建设的需求。
企业无论做任何数据工作，必然要有一定的信息化基础，也要有数据化建设的基础，少不了数据平台、数据应用工具，数据管理工具等。
关于企业数据建设这块，本人从事了近7年，从技术到项目管理，做过乙方也做过甲方，也有多年和各乙方厂商打交道的经验，遂来分享选型“内幕”。
涉及到的产品有：数仓、大数据平台、报表、BI、数据中台、数据治理等。
数据仓库算是一个解决方案，视企业需求有不同架构（传统数仓、数据集市、大数据平台等），架构下有很多分层和组件，比起工具更需要架构师能力，具体原理就不讲了。
关于数仓的选型主要涉及：数据存储方案、ETL、还有前端应用。
底层的数据仓库服务器通常是一个关系数据库系统，常用的方案有Oracle、db2、还有greenplum、teredata等数据仓库专业解决方案。
传统的关系型数据库有：oracle、mysql、DB2。
大规模并行处理数据库：Vertica、Teradata(商业)、Greenplum (开源)。
Teradata老江湖了，银行业使用较多，但成本也是真的贵，目前我们做项目较多的是用Greenplum，算是业界最快和最高性价比的高端数据仓库解决方案，Greenplum是基于PostgreSQL的，于2022年开源。
我知道的国内四大行有3家在用，5大物流公司有4家在用，不少公司在从Teradata迁移到GP。
大数据平台主流的是：Hadoop+Hive。
这套方案有多通用不用多说了，后面说到的大数据平台厂商也大多基于这个来设计平台产品。
数据库、数据仓库、大数据平台、数据中台、数据湖对比分析
数据库、数据仓库、大数据平台、数据中台、数据湖对比分析一、概况层出不穷的新技术、新概念、新应用往往会对初学者造成很大的困扰，有时候很难理清楚它们之间的区别与联系。
本文将以数据研发相关领域为例，对比分析我们工作中高频出现的几个名词，主要包括以下几个方面：•数据▪什么是大数据▪数据分析与数据挖掘的区别是什么•数据库▪什么是数据库▪数据库中的分布式事务理论•数据仓库▪什么是数据仓库▪什么是数据集市▪数据库与数据仓库的区别是什么•大数据平台▪什么是大数据平台▪什么是大数据开发平台•数据中台▪什么是数据中台▪数据仓库与数据中台的区别与联系•数据湖▪什么是数据湖▪数据仓库与数据湖有什么区别与联系希望本文对你有所帮助，烦请读者诸君分享、点赞、转发。
二、数据什么是大数据？麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
我们再往深处思考一下，为什么会有大数据(大数据技术)？其实大数据就是在这个数据爆炸增长的时代，业务需求增长促进技术迭代，技术满足需求后又形成闭环促进业务持续增长，从而形成一个闭环。
数据分析与数据挖掘的区别是什么？数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析。
广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘。
我们在工作中经常常说的数据分析指的是狭义的数据分析。
三、数据库据库什么是数据库？数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。
是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
一般而言，我们所说的数据库指的是数据库管理系统，并不单指一个数据库实例。
根据数据存储的方式不同，可以将数据库分为三类：分别为行存储、列存储、行列混合存储，其中行存储的数据库代表产品有Oracle、MySQL、PostgresSQL等；列存储的数据代表产品有Greenplum、HBASE、Teradata等；行列混合存储的数据库代表产品有TiDB，ADB for Mysql等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据仓库数据平台与数据中台对比在大数据时代，凡是AI类项目的落地，都需要具备数据、算法、场景、计算力四个基本元素，缺一不可。
处理大数据已经不能仅仅依靠计算力就能够解决问题，计算力只是核心的基础，还需要结合不同的业务场景与算法相互结合，沉淀出一个完整的智能化平台。
数据中台就是以云计算为数据智能提供的基础计算力为前提，与大数据平台提供的数据资产能力与技术能力相互结合，形成数据处理的能力框架赋能业务，为企业做到数字化、智能化运营。
目前，外界与业内很多人对于数据中台的理解存在误区，一直只是在强调技术的作用，强调技术对于业务的推动作用，但在商业领域落地的层面上，更多时候技术的发展和演进都是需要跟着业务走，技术的发展和进步需要基于业务方的需求与数据场景应用化的探索来反向推动。
这个也就是为什么最近知乎、脉脉都在疯传阿里在拆“大中台”？个人猜想，原因是没有真正理解中台的本质，其实阿里在最初建设数据中台的目的主要是为了提升效率和解决业务匹配度问题，最终达到降本增效，所以说“拆”是假的，在“拆”的同时一定在“合”，“拆”的一个方面是企业战略布局层面上的规划，架构升级，如果眼界不够高，格局不够大，看到的一定只是表面；另一方面不是由于组织架构庞大而做“拆”的动作，而是只有这样才能在效率和业务匹配度上，做到最大利益化的解耦。
数据中台出现的意义在于降本增效，是用来赋能企业沉淀业务能力，提升业务效率，最终完成数字化转型。
前一篇数据中台建设的价值和意义，提到过企业需要根据自身的实际情况，打造属于自己企业独有的中台能力。
因为，数据中台本身绝对是不可复制的，从BCG矩阵的维度结合各家市场资源、市场环境、市场地位以及业务方向来看，几乎所有企业的战略目标都是不一样的。
如果，有人说能把中台卖给你、对于中台的解读只讲技术，不讲业务，只讲产品，不讲业务，不以结合企业业务目标来解决效率和匹配度为目的的都有耍流氓嫌疑。
数据中台的使命和愿景是让数据成为如水和电一般的资源，随需获取，敏捷自助，与业务更多连接，使用更低成本，通过更高效率的方式让数据极大发挥价值，推动业务创新与变革。
为了进一步统一大家的认知，更加清晰的认识数据中台出现的意义，本篇按顺序介绍如下:••••数据中台演进的过程数据仓库、数据平台和数据中台的概念数据仓库、数据平台和数据中台的架构数据仓库、数据平台和数据中台的区别与联系01数据中台演进的过程从数据处理的维度来聊一聊数据中台经历的四个阶段：数据库阶段、数据仓库阶段、数据平台阶段、数据中台阶段。
1、数据库阶段：OLTP（事务处理）是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，记录即时的增、删、改、查。
比如银行交易、电商交易等2、数据仓库阶段：数据仓库系统的主要应用主要是OLAP（联机分析处理），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
比如复杂的动态报表分析、用户价值分析等3、数据平台阶段：其实，目前业界并没有对大数据平台做统一的定义，一般情况下，只要使用了Hadoop/Spark/Storm/Flink等这些分布式的实时或者离线计算框架，建立计算集群，并在上面运行各种计算任务，具有数据互联互通、支持多数据集实时同步、支持数据资源管理、实现多源异构数据的整合管控；提供完善的大数据分析基础运行环境，提供统一二次开发接口等能力的，就算的上理解上的大数据平台。
主要是为了解决大数据存储计算+ 数据应用管理 + 任务监控 + 数据资产管理 + 开发管理 + 可视化报表需求等4、数据中台阶段：指具有全域级、可复用的数据资产中心与数据能力中心，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径，提供干净、透明、智慧的数据资产与高效、易用的数据能力来，能够对接OLTP（事务处理）和OLAP（报表分析）的需求，从业务架构设计到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可管理、可追溯、可规避重复建设，强调的是数据业务化的能力1、数据库阶段电商创业早期启动非常容易，门槛相对来说较低，试错成本较少。
三五个小伙伴组个小团队，做一个可以下单的前端页面，云上搭几台服务器再加上一个MySQL数据库，形成一个简单的OLTP系统，就可以给用户去使用，它的主要作用用于保证数据持久化存储和简单商品交易查询。
现在估计很多小型电商与小程序创业者的初期都是这么干的，甚至找个外包团队做完就开始对于市场试错。
原因很简单，从ROI来看，项目前期业务数据量不大，简单的GB级别，每天的订单和流量数都比较少，后端数据库只要做简单的单条数据的查询和展示就能够满足了需求，根本就没有什么高并发，批量处理等高深技术，就连做在初期做数据统计/分析用Excel就足于满足需求当用户、商品和流量上升的时候，可以采取两种过渡方案。
方案一是对于查询速度慢、性能不足，升级单机配置，通过缓存优化 + 数据库优化（SQL语句优化、SQL索引优化、分库分表、SQL脚本优化）+ 内存优化 + 线程池优化 + 使用NIO通信机制 + 阻塞队列（程序优化），虚拟机（docker）+ SSD + 合适的IO模型等方式对单机配置做最大性能上的优化；方案二是改变原有的模式，加服务器和多个业务数据库，对数据库表进行分库分表加单索引、双索引以支撑业务交易的稳定和高并发，通过这种方式来支撑业务数字和指标，同样可以快速的从业务数据库里查询出来。
最终，随着客户、订单和外部流量的逐步上升，数据量从GB发展成TB 级别，数据库通过普通查询存在较大的压力，只能做升级改造，于是就有了数据仓库的诞生。
2、数据仓库阶段随着业务指数级的增长，数据量增长的同时公司的组织架构慢慢变得庞大、复杂，面临的问题也越来越多，越来越深入。
公司上层关心的问题，从最初简单的想知道“昨天、今天的GMV”、“上周的PV、UV是多少”、“某品类商品的环比、同比的增长比例是多少”，慢慢演化到希望通过数据进行精细化运营和用户的价值模型分析。
希望通过数据统计/分析/挖掘，分析出用户在某种特定的使用场景中，比如“18~25岁女性用户在过去三个月对服装类商品的购买行为与节假日促销活动之间的关系”。
当公司运营和高层，提出此类非常具体的case，希望通过数据统计/分析/挖掘对公司运营决策起到关键性作用的问题，其实是很难从业务数据库从直接调取出来。
原因是由于数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。
数据库一般存储在线交易数据，为捕获数据而设计，在设计上数据库是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计。
比如，业务数据库中的数据结构是为了完成商品交易而设计的，不是为了查询和分析的便利设计的。
数据仓库存储的一般是历史数据，为分析数据而设计，在设计上是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。
数据库和数据仓库两个基本的元素都有维表和事实表。
（维表是看问题的角度，比如时间，部门、人，维表放的就是这些东西的定义，事实表里放着要查询的数据，同时有维表的ID）。
因此，数据仓库的出现，并不是要取代数据库，而是为了更好的做数据分析和报表需求分析，主要处理OLAP（联机分析处理）需求。
但是，随着客户、订单和外部流量的逐步上升，数据量从TB发展成PB 级别，原来的技术架构越来越不能支持海量数据处理，这时候又有了数据平台的诞生。
3、数据平台阶段第一、企业业务系统过多，彼此数据没有打通。
涉及分析数据的过程当中，需要先从各个系统寻找到相应的数据，然后提取数据进行整合打通，才能做数据分析。
在这个过程中人为进行整合出错率高，分析效果不及时，导致整体的效率低下，数据迁移、数据同步的滞后与错误；第二、业务系统压力大，架构相对笨重，做数据分析计算消耗资源很大。
需要通过将数据抽取出来，经过独立服务器来处理数据查询、分析任务，来释放业务系统的压力；第三、性能问题，公司业务越来越复杂，数据量越来越大。
历史数据的积累严重，数据没有得到使用。
原始数据系统不能承受更大数据量的处理时，数据处理效率严重下降。
于是，通过整合Hadoop/Spark/Storm/Flink等分布式的离线与实时计算框架，建立计算集群，并在上面运行各种计算任务，搭建大数据平台，使得平台具有数据互联互通、支持多数据集实时同步、支持数据资源管理，实现多源异构数据的整合管控能力；可以提供完善的大数据分析基础运行环境，提供统一二次开发接口等能力的，用这些能力来解决大数据存储与计算问题，提升数据分析效率以及用户画像系统/推荐/搜索/广告系统的运用落地。
4、数据中台阶段数据量的指数级增长，从PB发展成EB级别，为了更好的赋能业务，企业启动中台战略，打通各个业务线的数据，整合汇集数据，在底层通过技术手段解决数据统一存储和统一计算问题，在数据服务层通过数据服务化的Data API的方式，打通数据平台和前台的业务层对接，结合算法，把前台业务的分析需求和交易需求直接对接到中台来，通过数据中台处理和逻辑运算，然后在反向赋能业务，真正做到意义上的『一切业务数据化，一切数据业务化』。
数据仓库、数据平台和数据中台概念•数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。
它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。
可以为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
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，变成一个集数据接入、数据处理、数据存储、查询检索、分析挖掘等、应用接口等为一体的平台，为业务提供服务的方式主要是直接提供数据集•数据中台是全域级、可复用的数据资产中心与数据能力中心，可以提供干净、透明、智慧的数据资产与高效、易用的数据能力，使得业务能够数字化运营，为业务提供服务的方式主要是提供数据服务能力•数据仓库的优势是具有元数据，通过表的方式很好的规整了数据。
数据需要加工，数仓是通过分层的模式，每往上走一层，数据信息损耗会逐渐增加•数据平台优势是可以提供高级分析功能和数据资源管理中心，主要有数据互联互通，支持多数据集实时同步；支持数据资源管理，实现多源异构数据的整合管控；提供完善的大数据分析基础运行环境，提供统一二次开发接口等•数据中台具有一个全局的元数据管理系统，管理的方式同样是以表为主，粒度到字段级别。
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，变成数据资产管理中心，通过数据地图来来进行承载，就像互联管道一样做数据分发中转管理，可以很好的找到我们要的数据以及对数据进行关联和处理、分析，进一步加速企业从数字化转型为业务价值的过程03数据仓库、数据平台和数据中台的架构【数据仓库架构图】1、采集层从各种数据源中采集数据和存储到数据到存储在基于Hadoop分布式文件系统HDFS上，期间做ETL操作。