今日客户对这些个概念不清楚，让我解释解释。
说实在的，虽然对各概念都有印象和理解，但我也不能完完全全地辨析得很清晰。
作为从业者，还是有必要拎清一点。
让一切业务数据化，一切数据业务化。
- 业务数据化
- 数据资产化
- 资产服务化
1 数据仓库
定义
数据仓库(Data Warehouse):
1. 由比尔·恩门于1990年提出，可简写为 DW 或 DWH。
2. 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，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。
主要特点
- 【面向主题】指数据仓库内的信息是按主题进行组织的，而不是像业务系统那样按照功能组织。
- 【面向集成】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。
- 【基于历史】数据是基于历史的，指数据仓库内的信息并不只是反映企业当前的状态，而是记录了从过去某一时点到当前各个阶段的信息。通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。
- 【数据仓库的类别: ROLAP / MOLAP】
MOLAP，数据以多维方式存储以减少存储空间并提高查询效率，代表厂商为微软；
ROLAP，数据以关系数据库方式存储，代表厂商为SAP BO。
存在的问题
- 数据实时性难以保障
数据实时性问题：由于数据仓库是基于历史数据的，无法满足现代企业管理需求，原来数据仓库基于历史数据设计主要是为了提高查询效率，但是现代的硬件技术与分布式计算早已提供了更好的解决方法。
- 数据共享问题
数据共享问题：
数据仓库以主题方式组织数据，比如 财务数据、销售数据、采购数据，就使得在解决数据孤岛的问题上又形成了一棵棵“数据烟囱”，
各部门在使用数据时，仍然会面临数据不一致问题，
且数据仓库与业务之间高度耦合，也使得数据仓库维护工作量很大，修改起来工作量巨大，难以跟上管理变革。
- 数据分析对业务的支撑不足
数据分析对业务的支撑不足：
由于数据分析是基于历史数据的分析，而业务是实时的，所以，两者之间存在一定的【时间差】，导致数据分析只能起到对业务的“支撑”作用，而无法起到对业务的“驱动”作用。
2 数据中台 := 数据仓库在大数据时代的延申
由来
数据中台： 某种意义上是一个正宗的中国概念，最早在2015年，阿里巴巴马云访问过北欧的Supercell游戏公司之后，便提出了这个概念。
并不是所有的公司都需要建设数据中台，因为数据中台不仅仅是数据仓库，还包含了一系列配套的平台（元数据、数据安全、数据质量、BI分析等），建设的成本比较高，而对于大多数公司而言，这种经济成本是不划算的。
定义
数据中台: 中台相对于前台和后台而生，是前台、后台的连接点，将业务上共同的数据、工具、模型等予以沉淀与支撑。
数据中台是
一套可持续“让企业的数据用起来”的机制，
一种战略选择和组织形式，
是依据企业特有的业务模式和组织架构，
通过有形的产品和实施方法论支撑，
构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。
数据中台: 整合数据技术、产品技术能力，提供统一的数据和服务，强力支撑前台业务。
---- 网易数帆
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
---- ThoughtWorks 数据智能总经理，数字化转型专家——史凯
Data API 是数据中台的核心，它是连接前台和后台的桥梁，通过 API 的方式提供数据服务，而不是直接把数据库给前台、让前台开发自行使用数据。
至于产生 Data API 的过程:
- 怎么样让 DataAPI 产生得更快?
- 怎么样让 DATA API 更加清晰?
- 怎么样让 DATA API 的数据质量更好？
这些是要围绕数据中台去构建的能力。
- 特点
统一数据标准: 通过数据标准体系建设方法论+数据指标系统，统一数据指标口径，消除数据二义性
统一数据服务: 统一对外数据服务接口，实现所有需求，一个接口
统一数据资产管理: 提供企业级数据资产管理平台，并通过数据地图与数据血缘实现360°数据全链路追踪
统一开发平台: 提供可视化、拖拽式自助开发与分析平台，统一数据开发流程与项目周期管理
数据中台的核心能力
数据中台需要具备【汇集整合】、【数据开发】、【数据管控】、【数据应用】4大核心能力，让企业员工、客户、渠道、伙伴能够方便地管理、应用数据。
汇集整合 := 数据接入 := 数据集成 := 数据融合
提供丰富异构数据源的汇集能力
提供实时数据接入能力
具备可视化任务设计、丰富的监控管理能力
提供海量数据的接入能力
数据开发
提供海量数据的【数据处理】能力
具备【多种数据类型】处理能力
提供多引擎业务【流程编排】能力
提供强大的【任务调度】能力
具备统一的【数据开发语言】
数据管控
具备【数据资源业务定义】能力
提供【数据标准】线上管控能力
提供【数据质量】体系监控能力
提供【数据资源分级分类】能力
数据应用
为业务中台赋能
提供便捷的【数据服务】API
提供【数据安全】访问控制
提供数据画像的业务能力
3 数据中台 VS 数据平台 VS 数据仓库
数据仓库 VS 数据中台
| --------- | 数据仓库 | 数据中台 |
|---|---|---|
| 数据来源 | 传统数仓的数据来源主要是业务数据库，数据格式也是结构化数据为主 | 数据湖的概念，汇集企业全域数据，主要包括业务数据库、日志数据、物理网数据、爬虫数据、外部数据等。 |
| 建设目标 | 传统数仓主要用来做BI的报表，需求较单一，平台仅抽取和清晰该相关分析报表用到基础数据。 | 融合整改企业的全部数据，打通数据之间的隔阂，消除数据标准和口径不一致的问题。 |
| 数据应用 | 主要提供报表，构建领导驾驶舱、业务驾驶舱、管理驾驶舱等应用。 | 不仅面向BI报表，更多面向营销推荐、用户画像、AI决策分析、风险评估等。 |
| 数据组织 | 数据仓库更多的是 数据管理部门或技术部门主要参与，业务部门参与度低。 | 需从企业素质架构层面进行调整。构建面向业务部门赋能的数据组织架构。 |
数据仓库 VS 数据平台 VS 数据中台
X 参考文献
- 数据中台解决方案 - 网易数帆
- 到底什么是数据中台？ - CSDN 【推荐】
- 数据中台（一）什么是数据中台 - Zhihu
- 一文搞懂：数据仓库、数据中台、数据湖有什么区别 - Sohu
- 数据中台的起源与疑惑 - CSDN
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