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...
Microsoft SQL Sever,MySQL等)数据会随着时间的积累越来越多,会使业务数据库会有一定的负载,导致业务系统的运行效率低,且这些数据中有很大一部分是冷数据,而我们业务系统一般对我们近期的数据,也就是热数据调用的比较频繁,对冷数据使用频率较低。
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...
(2)数据平台与数据仓库的相同组件 数据存储 两者都涉及到数据的存储,但数据平台通常包含数据仓库作为其组件之一,同时可能还包括数据湖等其他存储解决方案。 ETL/ELT工具 数据平台和数据仓库都依赖ETL(提取、转换、加载)或ELT(提取、加载、转换)工具来整理和准备数据。 数据产品 包括查询和报告工具,都提供从数据中检索...
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...
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...
数据中台可以建立在数据仓库和数据平台之上,是加速企业从数据到业务价值的过程的中间层。 四、湖仓一体 有人说“湖仓一体成为下一站灯塔,数仓、数据湖架构即将退出群聊”。 2020年,大数据DataBricks公司首次提出了湖仓一体(Data Lakehouse)概念,希望将数据湖和数据仓库技术合而为一,此概念一出各路云厂商纷纷跟进。
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...
数据仓库则是一个面向主题、集成且相对稳定的数据集合，旨在支持管理决策。它通过系统化的分析整理，将组织长时间积累的数据转化为有价值的信息，助力决策者快速响应市场变化，构建商业智能。此外，数据湖也是一个值得关注的领域。它以自然格式存储数据，包括对象blob或文件，通常作为企业单一数据存储点。数据湖不仅包含原始...
四、与数据库、数据湖和BI的区别 1.数据中台和BI BI更多的是做了用数据展示工作,详细内容请参考《一文讲透商业智能BI到底是什么 | 推荐收藏》,是在一种滞后的业务数据分析,而用数据管理工作,用数据推动工作(用人为的方式推动)做的很少,所以BI偏重分析;数据中台则提出了数据渗透到整个业务的闭环中,用系统的方式...