数据湖与数据中台的区别主要体现在以下三个方面：数据来源、建设目标、数据应用的差异 3.1 数据来源 数...
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,也不是说必须要有固定的技术栈和实施路线。其中,大数据平台是一个物理概念,是一个能力平台,为其他逻辑概念的构建提供基础支撑;数据仓库用于支持管理决策分析;数据湖为业务提供服务的主要方式是原始数据,可以作为数据仓库和数据中台的数据源,也...
首先是数据库，它是一种按照数据结构来组织、存储和管理数据的集合。数据库主要处理OLTP（联机事务处理），即交易数据的存储和管理。传统的数据库系统包括关系型数据库（如MySQL、Oracle）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis）。接着是数据仓库，它是一种专门为支持企业决策和业务分析而设计的存储系统。通过整合来自不...
数据中台从技术的层面承接了数据湖的技术，通过数据技术，对海量、多源、多样的数据进行采集、处理、存储...
数据中台功能架构 为了更好地理数据中台,我们将其与大数据、数据仓库、数据湖、 商业智能BI等相关概念进行对比。 二、数据中台与大数据BigData的区别 数据中台不等于大数据。数据中台是基于大数据、人工智能等技术构建的数据采、存、通、管、用的平台。数据中台需要以 Hadoop 、 Spark 等为代表的大数据处理技术做支撑,...
数据湖的存储一般是分布式对象存储或分布式文件存储，即使你是结构化数据库采集过来的数据，仍然会转成统一的存储方法，方便扩展。数据中台简单来说就是企业共享数据能力下沉并对外开放。数据中台包括了底层数据技术平台（可以是我们熟悉的大数据平台能力），中间的数据资产层，上层的数据对外能力开放。核心的资产层本身也...
数据格式:数据仓库中的数据通常经过清洗和转换,以符合企业标准,而数据湖可以存储各种格式和结构的数据。 数据容量:数据湖通常具有更大的存储容量,可以容纳更多的数据,而数据仓库则更适合处理和管理大量结构化数据。 功能:数据平台提供了完整的数据处理和分析解决方案,而数据中台则更注重于数据的采集、存储、处理和价值挖...
而数据集市则是在数据仓库的基础上,根据不同部门的业务需求,划分出一些面向特定业务主题的小型数据存储区域,使得部门能够更加快速地获取所需的数据进行分析。 而数据湖和数据中台则是更加新兴的概念。数据湖是一个可以存储和处理海量数据的平台,它可以是分布式文件系统、对象存储或者云存储服务等等,数据湖可以容纳任意...
1.数据编织是是一种数据架构理念，而非一组特定的工具；2.数据湖只是数据编织的异构数据源之一；3.数据编织和数据中台不是一个概念，数据编织也不是数据中台的高级版；4.数据编织是自动化、智能化数据治理的一个理想解决方案，是传统数据治理的重要补充；5.DataOps是将数据编织真正落地一个重要的推动者。01 数据...
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...