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...
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。
数据中台通常包括数据集成、数据治理、数据安全、数据质量管理等功能,以确保企业数据的一致性、安全性和可靠性。 数据中台的优势在于它能够整合和管理企业的各种数据资源,包括数据湖、数据仓库以及其他数据存储系统中的数据,同时支持多种数据处理和分析工具的使用。这使得数据中台成为了企业数据管理和分析的重要组成部分,能...
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。
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...
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...
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。