首页 行业百科 BI、数据仓库、数据湖和数据中台内涵与差异

BI、数据仓库、数据湖和数据中台内涵与差异

|亿信华辰大数据知识库2021-12-30

数据管理工具因为不断更新和迭代的大数据技术,得到了巨大的发展。在大数据领域内,出现了许多容易混淆的相关概念,比如商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数据中台等。下面本文将说明这些概念的定义以及区别联系。

商务智能

    商务智能(BI)描述了一系列的概念和方法,通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。是一种以提供决策分析性的运营数据为目的而建立的信息系统。它利用数据仓库、在线分析处理、数据挖掘等技术与客户关系管理等应用系统结合起来,将分散于企业内、外部各种数据进行收集、管理、分析、整合并转换成有用的信息,然后分发到企业各处,帮助企业进行决策分析和运算;用户则通过报表、图表、多维度分析的方式,寻找解决业务问题所需要的方案;这些结果将呈报给决策者,以支持策略性的决策和定义组织绩效,或者融入智能知识库自动向客户推送。


数据仓库

    数据仓库(Data Warehouse),是为企业所有级别的决策提供所有类型数据支持的战略集合。它是出于分析性报告和决策支持目的而创建的一个面向主题的、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,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。


数据湖

    数据湖(Data Lake)是一个以原始格式存储数据的存储库或系统,通常是对象blob或文件。无需事先对数据进行结构化处理,其中的数据可供存取、处理、分析及传输。数据湖可以包括结构化数据(关系数据库的表),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。


数据中台

    数据中台是指在政企数字化转型过程中,各业务单元业务与数据的沉淀。通过对企业内外部多源异构的数据采集、治理、建模、分析、应用,对内构建包括数据技术、数据治理、数据运营等数据建设、管理、使用体系,实现数据赋能,提高业务数据对内优化管理;对外可以数据合作价值释放,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,为企业和客户提供高效各种数据服务。


数据仓库与数据湖差异

    1、数据仓库主要处理统一标准规范的、历史的、结构化的数据。数据湖能处理所有类型的数据,数据的类型依赖于数据源系统的原始数据格式。
    2、数据仓库将结构化数据转化为多维数据,或者转换为报表,以满足后续的高级报表及数据分析需求。数据湖拥有足够强的计算能力用于处理和分析所有类型的数据,分析后的数据会被存储起来供用户使用。

    3、数据仓库通常用于存储和维护长期数据,因此数据可以按需访问。数据湖通常包含更多的相关的信息,这些信息有很高概率会被访问,并且能够为企业挖掘新的运营需求。


数据仓库与数据中台的差异

    1、数据中台的数据来源包括业务数据库,日志数据,埋点数据,爬虫数据,外部数据等结构化数据或者非结构化的数据。而数仓的数据来源主要是业务数据库,数据格式也是以结构化数据为主。
    2、数据中台的目标是为了打通企业内外数据之间的隔阂,消除数据标准和口径不一致的问题。需要对数据进行清洗,按照主题域概念建立多个以事物为主的主题。数仓主要用来做BI的报表,目的性很单一。
    3、在数据应用方面,数据中台上的数据应用更多面向营销,用户画像,AI决策分析,风险评估等。数据仓库主要是面向报表,数据应用的建设就是传统烟囱式建设。

    4、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。数仓则建立的单机的基础上,数据量变大时,会受单机容量的限制。


数据仓库与 BI的关联

    对于数据仓库而言,商业智能BI是一个包含了数据仓库和可视化分析等多个部分的更大的概念。商业智能是一个基于数据仓库,经过数据挖掘后,得到商业价值的过程。数据仓库是 BI基础,搭建好 DW 之后,才能进行分析使用,最后产生价值。

总结

    BI更好的支撑数据预测分析、多元化结构化数据分析、主动分析、实时分析、跨领域分析,可以加速从数据到价值的过程,打造相应业务能力,是我们企业数据服务和共享奠定重要的基础。
    亿信华辰作为中国致力于为政企用户服务,帮助政企实现数据驱动、数据智能的领先商业智能BI和数据治理软件提供商。目前已积累了8000多家客户成功经验,提供数据分析平台、数据治理系统搭建等专业的产品咨询、实施和技术支持服务。
认为本内容有帮助
0
您可能需要的数据产品
亿信华辰助力政企数字化转型
customer

在线咨询