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数据仓库、数据湖、数据中台的概念的区别

|亿信华辰大数据知识库2021-12-27

相信接触过大数据领域的人,都听到过数据中台、数据仓库、数据湖等这些与数据相关的专业名词,但它们的具体概念是什么,它们之间又有什么样的区别。下面我们将围绕数据仓库、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,是一种包含多种数据高度建模的存储库。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,同时,它也是单个数据存储,出于分析性报告和决策支持目的而创建。数据仓库主要用于业务智能领域的比较和分析,它将来自不同来源的结构化数据聚合起来,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;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。主要特点如下:
    1、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。
    2、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。

    3、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。


数据湖

    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。数据湖是以其自然格式存储的数据的系统或存储库,通常是对象Blob或文件。数据湖通常是企业所有数据的单一存储,包括源系统数据的原始副本,以及用于报告、可视化、分析和机器学习等任务的转换数据。数据湖可以包括来自关系数据库(行和列)的结构化数据,半结构化数据(CSV,日志,XML,JSON),非结构化数据(电子邮件,文档,PDF)和二进制数据(图像,音频,视频)。
    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,为企业提供预测分析、推荐模型等能力,这些模型能够刺激企业能力的持续增长,不断赋能于企业增长。数据湖能从以下方面帮助到企业:
1、实现数据治理;
2、通过应用机器学习与人工智能技术实现商业智能;
3、预测分析和模型推荐,例如:领域特定的推荐引擎;
4、信息追踪与一致性保障
5、基于历史数据分析生成新的数据维度,挖掘数据深度价值;
6、提供集中式存储的企业数据中心,并提供基于数据传输优化的数据服务;

7、协助企业实现灵活的增长决策。


数据中台

    数据中台是基于大数据、云计算、人工智能的技术架构打造的数据化创新平台,支撑企业数字业务应用的标准化及快速定制化,实现数据驱动的精细化运营,沉淀企业的数据资产,为企业提供用户个性画像、商品智能推荐、业务在线监控等服务,解决企业业务在面向产业互联、生态发展过程中所遇到的应变与响应能力问题。数据中台是采用大数据、云计算、人工智能等前沿技术对跨域数据进行聚合和治理,并将数据抽象封装成服务,提供给前台应用,从而满足业务价值快速变化的需求。
    数据中台通过对企业内外部多源异构的数据采集、治理、建模、分析和应用,使数据对内优化管理提高业务价值,对外进行数据合作让业务价值得到释放,使之成为企业数据资产管理中枢。数据中台建立后,会形成数据API服务,为企业和客户提供高效各种数据服务。
    数据中台对一个企业的数字化转型和可持续发展起着至关重要的作用。
1、构建了开放、灵活、可扩展的企业级统一数据管理和分析平台,将企业内、外部数据随需关联,打破了数据的系统界限。
2、利用大数据智能分析、数据可视化等技术,实现了数据共享、日常报表自动生成、快速和智能分析,满足企业各级部门之间的数据分析应用需求。

3、深度挖掘数据价值,助力企业数字化转型落地。实现数据的目录、模型、标准、认责、安全、可视化、共享等管理,实现数据集中存储、处理、分类与管理,建立大数据分析工具库、算法服务库,实现报表生成自动化、数据分析敏捷化、数据挖掘可视化,实现数据质量评估、落地管理流程。


数据仓库与数据湖

    相较而言,数据湖是较新的技术,拥有不断演变的架构。数据湖存储任何形式(包括结构化和非结构化)和任何格式(包括文本、音频、视频和图像)的原始数据。根据定义,数据湖不会接受数据治理,但专家们一致认为良好的数据管理对预防数据湖转变为数据沼泽不可或缺。数据湖在数据读取期间创建模式。与数据仓库相比,数据湖缺乏结构性,而且更灵活,并且提供了更高的敏捷性。值得一提的是,数据湖非常适合使用机器学习和深度学习来执行各种任务,比如数据挖掘和数据分析,以及提取非结构化数据等。


数据仓库与数据中台

    数据仓库和传统的数据平台,其出发点为一个支撑性的技术系统,即一定要先考虑我具有什么数据,然后我才能干什么,因此特别强调数据质量和元数据管理;而数据中台的第一出发点不是数据而是业务,一开始不用看你系统里面有什么数据,而是去解决你的业务问题需要什么样的数据服务。
    在具体的技术处理环节,二者也有明显不同,数据的预处理流程正在从传统的ETL结构向ELT结构转变。传统的数据仓库集成处理架构是ETL结构,这是构建数据仓库的重要一环,即用户从数据源抽取出所需的数据,经过数据清洗,将数据加载到数据仓库中去。而大数据背景下的架构体系是ELT结构,其根据上层的应用需求,随时从数据中台中抽取想要的原始数据进行建模分析。

关于亿信华辰

    由以上概念不难看出,数据中台(EsDataStation)是企业数据战略的重要发展方向,亿信数据中台通过采集、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。同时亿信华辰重磅推出的企业级实时大数据平台。它基于开源Hadoop框架开发,融合MPP、SQL on Hadoop、流处理等大数据技术,支持海量数据的高效储存和统一管理,为企业决策提供实时的数据支撑。湖仓一体化平台主要解决结构化,非结构化融合存储的混合应用场景,主要面向能源,工业,政务等业务范畴比较广的行业。
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