数据中台与数据仓库的区别主要有哪些?
时间:2021-08-27 15:46:26 阅读:301
说道“数据中台”这个概念,它最早是由阿里首次提出,主要是应对复杂业务系统的解耦问题,本质上它属于一个服务平台,可让数据与业务形成一个良性闭环。那么,数据中台与数据仓库的区别主要有哪些?下面就让小编来为大家介绍下。
首先,从数据来源来说,数据中台的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。数据的来源可以是结构化数据或者非结构化的数据。而传统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。

其次,建立数据中台的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,门店主题域等等。而传统的数仓主要用来做BI的报表,目的性很单一,只抽取和清洗该相关分析报表用到基础数据,新增一张报表,就要从底层到上层再做一次。
而在数据应用方面,建立在数据中台上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。而传统的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,每次都从头再来的开发方式。
关于数据中台与数据仓库的区别就先为大家讲解到这里,希望通过这篇文章大家能够有所了解。总的来说,前者属于数据仓库中的一种,区别主要存在于数据来源、目标以及数据的应用方向,具体信息大家可以通过明道云官网咨询了解。
首先,从数据来源来说,数据中台的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。数据的来源可以是结构化数据或者非结构化的数据。而传统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。

其次,建立数据中台的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,门店主题域等等。而传统的数仓主要用来做BI的报表,目的性很单一,只抽取和清洗该相关分析报表用到基础数据,新增一张报表,就要从底层到上层再做一次。
而在数据应用方面,建立在数据中台上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。而传统的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,每次都从头再来的开发方式。
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