随着大数据技术的不断更新和迭代,数据管理工具得到了飞速的发展,相关概念如雨后春笋一般应运而生,如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数据中台等,这些概念特别容易混淆,本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析,便于读者对数据平台相关的概念有全面的认识。 一 数据仓库 数据仓库平台逐步从BI...
大数据平台、数据湖、数据仓库和数据中台都不是某一个数据库或者一种数据库，在每个发展阶段的数据产品并不是后一阶段简单的代替了前一阶段，也不是说必须要有固定的技术栈和实施路线。准确的讲，它们都有自己的功能、特点所在。近年来，不断快速迭代的业务模式，急速膨胀的数据量，还有新的大数据、云原生、人工智能...
数据中台是一个用于管理和整合企业数据的平台,它可以连接数据湖和数据仓库,同时支持多种数据处理和分析工具。数据中台的目标是提供一个统一的数据管理和分析平台,以支持企业的数据驱动决策和业务需求。 数据中台的设计理念是将企业的数据资源整合到一个统一的平台上,通过标准化的数据接口和数据模型,为企业内部的各种数据...
数据仓库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,数据仓库是包含多种数据的存储库,并且是高度建模的。 如下图所示:各个系统的元数据通过ETL同步到操作性数据仓库ODS中,对ODS数据进行面向主题域建模形成DW(数据仓库),DM是针对某一个业务领域建立模型,具体用户(决策层)查看DM生成的报表。 什...
数据仓库、数据中台和数据湖都是数据架构的概念，用于存储和管理企业的数据。1、数据仓库（Data Warehouse）是一种存储企业数据的中心化数据存储系统。它通常包含从多个数据源中提取的、经过清洗和转换的数据，并被组织为主题区域（Subject Area）来支持企业的决策制定和业务分析。数据仓库的目标是提供高效的数据访问和...
事实上,数据仓库、数据平台、数据中台、数据湖还是有区别的,不仅在技术架构上,更是体现在业务的支撑模式上。下面我先用一张图简单示意这四个概念的区别(省略了数据管理等相关组件),其中绿色背景代表数据中台、黄色代表数据平台、灰色代表数据仓库及橙色代表数据湖。
Data Lakehouse(湖仓一体) 一、前言 数字化转型浪潮卷起各种新老概念满天飞,数据湖、数据仓库、数据中台轮番在朋友圈刷屏,有人说“数据中台算个啥,数据湖才是趋势”,有人说“再见了数据湖、数据仓库,数据中台已成气候”…… 企业还没推开数字化大门,先被各种概念绊了一脚。那么它们 3 者究竟有啥区别?别急,先...
这些数据需要被存储起来并且能够被方便的分析和利用。随着大数据技术的不断更新和迭代,数据管理工具得到了飞速的发展,相关概念如雨后春笋一般应运而生,如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数据中台等,这些概念特别容易混淆,本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析,便于读者对数据平台相关的...
数据仓库:历史数据可以积存,业务数据可以减负;数据分析 数据湖:主要解决数据溯源问题,打破数据孤岛 数据库(Database)主要用 于存储和管理结构化数据,通常用于事务处理和日常操作。数据库的设计目的是为了高…
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...