資料倉儲資料中臺區別在哪？

隨著大資料技術的不斷更新和迭代，資料管理工具得到了飛速的發展，相關概念如雨後春筍一般應運而生，如從最初決策支援系統(DDS)到商業智慧(BI)、資料倉儲、資料湖、資料中臺等。今天多變的市場競爭環境，企業也正在尋找具備創新性、靈活性的中臺能力。

什麼是資料中臺？

資料中臺最核心的是OneData體系。這個體系實質上是一個資料管理體系，包括全域性資料倉儲規劃、資料規範定義、資料建模研發、資料連線萃取、資料運維監控、資料資產管理工具等。資料倉儲是為企業所有級別的決策制定過程，提供所有型別資料支援的戰略集合，出於分析性報告和決策支援目的而建立。 資料中臺是一個資料整合平臺，它不僅僅是為資料分析挖掘而建，它更重要的功能是作為各個業務的資料來源，為業務系統提供資料和計算服務。資料中臺的本質就是“資料倉儲+資料服務中介軟體”。中臺構建這種服務時是考慮到可複用性的，每個服務就像一塊積木，可以隨意組合，非常靈活，有些個性化的需求在前臺解決，這樣就避免了重複建設，既省時、省力，又省錢。

資料倉儲資料中臺區別在哪？

我覺得首先要從概念上區分一下，資料中臺不單單指系統或者工具，而是一個職能部門，通過一系列平臺、工具、資料、流程、規範來為整個組織提供資料資產管理和服務的職能部門。

資料中臺負責全域資料採集、資料資產加工和管理、並向前臺業務部門和決策部門提供資料服務的所以數 據中臺的核心應該是資料資產管理和資料賦能。通俗的講就是資料彈藥庫。

把資料開放給前臺業務人員直接使用，快速響應，這才是資料中臺的核心價值。也是區別系統級資料中臺和概念性資料中臺的要點。

資料中臺從某個意義來說屬於數倉的一種，都是要把資料抽進來建立一個資料倉儲。但是兩者的資料來源和建立數倉的目標以及資料應用的方向都存在很大差異。

先從資料來源上來說，資料中臺的資料來源可以是結構化資料或者非結構化的資料。而傳統數倉的資料來源主要是業務資料庫，資料格式也是以結構化資料為主。

資料中臺不僅僅是匯聚企業各種資料，而且讓這些資料遵循相同的標準和口徑，對事物的標識能統一或者相互關聯，並且提供統一的資料服務介面。就像做菜一樣，按照標準化的菜名，先把所有可能用到的材料都準備好。

傳統的資料倉儲不能滿足資料分析需求。

企業在資料分析應用方面呈現“五大轉變”（從統計分析向預測分析轉變、從單領域分析向跨領域轉變、從被動分析向主動分析轉變、從非實時向實時分析轉變、從結構化資料向多元化轉變），並且對統一的資料中臺平臺訴求強烈，對資料中臺的運算能力、核心演算法、及資料全面性提出了更高的要求。傳統的資料倉儲主要用來做BI的報表，目的性很單一，只抽取和清洗該相關分析報表用到基礎資料，新增一張報表，就要從底層到上層再做一次。

1，資產化的角度看，資料中臺和資料倉儲都能算是資料資產化，區別是資料中臺能夠進行全域資料的整體規劃和資料全生命週期管理，資料倉儲就很難實現；

2，從資料能力服務化的角度來看，資料中臺通過One Data、One ID、One Service的理念，以及儲存治理，計算治理的方式，可以讓更多的前臺應用共享資料中臺提供的資料能力（比如資料API，資料標籤，資料監控等等）。

資料倉儲通常是為了分析某些業務指標，或分析某個主題資料而搭建，目標更明確，輸出更多的是資料結果，而不是資料能力；

3，從投資回報率來看，資料中臺輸出的是資料能力，在建設資料中臺的時候，是預估使用方對資料能力的需求，所以需要考慮ROI；資料倉儲通常是有明確需求才會建設，一般不會考慮ROI；

事實上，企業中的資料部在做的事情，都是加工資料，讓資料轉變成資訊。加工資訊，讓資訊轉變成知識。利用知識，撬動變現的槓桿。只要用資料做有利於企業發展的事情，那就是正確的，就是有意義的，不要在乎你在做的到底是資料倉儲還是資料中臺。

在目前的資訊時代，藉助類似於Smartbi的這些工具，可以讓企業加速融入企業資料分析的趨勢。備受市場認可的軟體其實有很多，選擇時必須要結合實際的情況。一般的情況下，都建議選擇市面上較主流的產品，比較容易達到好的效果，目前企業資料分析BI軟體市場佔有率前列的，就是思邁特軟體——Smartbi。