数据中台

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数据中台的定义

数据中台是一种将企业沉睡的、碎片化的数据变成数据资产，持续使用数据、产生智能、为业务服务，从而实现数据价值变现的系统和机制。通过数据中台提供的方法和运行机制，形成汇聚整合、提纯加工、建模处理、算法学习，并以共享服务的方式将数据提供给业务使用，从而与业务联动。

数据中台与数据仓库的区别

数据来源

数据中台：数据来源期望是全域数据，包括：业务数据库，日志数据，埋点数据，爬虫数据，外部数据等，数据格式可以是结构化数据，也可以是非结构化的数据。

传统数仓：数据来源主要是业务数据库，数据格式以结构化数据为主。

建设目标

数据中台：建立目标是为了融合整个企业的全部数据，打通数据之间的隔阂，消除数据标准和口径不一致的问题。

• 数据中台通常会对来自多方面的的基础数据进行清洗，按照主题域概念建立多个以事物为主的主题域。比如用户主题域，商品主题域，渠道主题域，门店主题域等。
• 数据中台遵循三个one的概念： One Data, One ID, One Service，就是说数据中台不仅仅是汇聚企业各种数据，而且让这些数据遵循相同的标准和口径，对事物的标识能统一或者相互关联，并且提供统一的数据服务接口。就像做菜一样，按照标准化的菜名，先把所有可能用到的材料都准备好。

传统数仓：建立目标主要用来做BI的报表，只抽取和清洗该相关分析报表用到基础数据，目的性很单一。新增一张报表，就要从底层到上层再做一次。

数据应用

数据中台：建立的数据应用不仅仅只是面向于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。而且这些应用的特点是比较轻，容易快速开发出来，因为重要的数据分析工作在数据中台已经完成并且沉淀，之前工作成果都能被多个应用共享。

传统数仓：建立的数据应用主要是面向报表，数据应用的建设就是传统烟囱式建设，每次都从头再来的开发方式。

平台能力

数据中台：建立在分布式计算平台和存储平台，理论上可以无限扩充平台的计算和存储能力。

传统数仓：多数都是建立的单机的基础上，一旦数据量变大，会受单机容量的限制。