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該建數據倉庫、大數據平臺、還是數據中臺?看完這篇就清楚了

客戶A:“我們產業很早就有數據倉庫,還需要建大數據平臺嗎?”

客戶B:“我們產業有大數據平臺,并且在上面實施了數據倉庫,那我們還需要建數據中臺嗎?

客戶C:“我們產業有數據倉庫,因為數據量少就沒有建大數據平臺,聽說數據中臺概念很火,那我們還需要建數據中臺嗎?”

波多野结高清无码中文观看這是現在數據行業經常討論的問題。那么,數據倉庫、大數據平臺和數據中臺究竟有哪些區別,產業應該怎么選?

三者有哪些區別?

數據倉庫、數據平臺和數據中臺的區別是什么?下面用一張圖來說明。


1、概念上的區別:

波多野结高清无码中文观看數據中臺:產業級的邏輯概念,體現產業 D2V(Data to Value)的能力。

數據倉庫:一個相對具體的功能概念,是存儲和管理一個或多個主題數據的集合。

波多野结高清无码中文观看大數據平臺:在大數據基礎上出現的融合了結構化和非結構化數據的數據基礎平臺。

2、應用上的區別:

數據中臺:距離業務更近,通過將數據服務化之后提供給業務系統,為業務提供速度更快的服務,不僅限于分析型場景,也適用于交易型場景,強調共享和復用;

數據倉庫:支持管理決策分析,主要應用于BI;

大數據平臺:除傳統BI應用外,更多融入了和人工智能算法的交互和實現;

3、價值上的區別:

數據中臺:建立在數據倉庫和大數據平臺上,是加速產業從數據到業務價值過程的中間層。數據中臺將數據生產為一個個數據 API 服務,以更高效的方式為業務提供服務。

數據倉庫:存儲的數據大多是根據需求有針對性抽取的結構化歷史數據,能夠生成各類報表,但這些報表都無法實時產生,因此,盡管能提供部分業務價值,但不能直接影響業務。

大數據平臺:為解決數據倉庫不能處理非結構化數據和報表開發周期長的問題而產生。大數據平臺先是通過將產業所有數據(包括結構化和非結構化數據)抽取出來放到一起,成為一個大的數據集,再根據業務需求,單獨提取其中的小數據集并提供給數據應用。

數據倉庫算產品,大數據平臺算平臺,數據中臺的精髓在于其機制,數據中臺不是一個產品,而是一套體系,是一種組織架構,數據中臺的開發和建設既可以建立產業數據倉庫基礎上,也可以建立在產業大數據平臺基礎上,區別就在于產業的數據應用場景是否多元化。

數據中臺承載的對象

數據中臺不是一個簡單的系統應用, 數據對于一個產業來說是推動業務的核心。數據中臺承載的對象是能力,包括業務能力、技術能力、計算能力、數據能力、AI能力等等,所有產業從組織層面可沉淀、可復用的各種能力。數據中臺所做的不僅僅只是整合數據,找到數據,他將沉淀的各種能力共享給前臺各種應用,從縮減時間、降低成本、規避風險、提高效率等各個方面全方位提升產業數字化敏捷力。

數據中臺能解決哪些問題?

1、效率問題

為什么應用開發增加一個報表,就要十幾天時間?為什么不能實時獲得用戶推薦清單?當業務人員對數據產生一點疑問的時候,需要花費很長的時間,結果發現是數據源的數據變了,最終影響上線時間。

2、協作問題

當業務應用開發的時候,雖然和別的項目需求大致差不多,但因為是別的項目組維護的,所以數據還是要自己再開發一遍。

3、能力問題

波多野结高清无码中文观看數據的處理和維護是一個相對獨立的技術,需要相當專業的人來完成,但是很多時候,我們有一大把的應用開發人員,而數據開發人員很少。

這三類問題都會導致應用開發團隊變慢。這就是中臺的關鍵——讓前臺開發團隊的開發速度不受后臺數據開發的影響。

波多野结高清无码中文观看所以產業無論數據量大小,只要有業務場景需求,降低開發成本,快速靈活的開發業務應用產品,就應該把數據中臺的建設提上議程,在具體技術選型上,可以根據數據量的大小和場景的復雜度來選擇。

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