传统数据仓库与数据中台有哪些差异？

Posted 2021-04-24 twt企业IT社区

传统数据仓库与数据中台？

1. 传统数据仓库与数据中台的差异点

2. 如何将传统数据仓库向数据中台进行迁移

问题来自社区会员，回答来自社区交流，供同行参考

@zhuqibs Mcd 软件开发工程师：

两者的侧重点完全不一样：

（1）传统的数据仓库，做的是数据的聚集，将几个数据孤岛的数据汇总起来，做一定维度上的聚集和提炼；

（2）数据中台，其实是做数据的标准化，也就是做数据治理、数据管控，使得数据资产化，可以供各个业务所使用。

所以，数据中台的概念是包含数据仓库的，可以理解为数据仓库升级。要迁移，不是容易的事，做数据中台，你必须理解业务，不然你怎么治理，你怎么补全缺失的数据，你又怎么清洗数据。

从某种意义上说，数据中台提供的是数据的“产品”，是企业各业务环节可以使用的数据，接近于数据湖的概念。

@youki2008 广东溢达 系统架构师：

数据中台和数据仓库的区别核心在于理念的不同，数据仓库更多的是站在IT技术的角度，而数据中台是站在DT的交付，更多是服务于业务的视角，一开始就强调业务引领。

@某金融企业 技术经理：

1、数仓主要是数据聚集，数据中台主要是在数据集上增加相关数据处理，快速应对业务需要

2、我认为这中间可以先不用做迁移，保留T0层数据

@zftang0809 合肥华宇随身软件 软件开发工程师：

数据来源和建立数仓的目标以及数据应用的方向不同。

首先，从数据来源来说 ，数据中台的数据来源期望是全域数据包括业务数据库，日志数据，埋点数据，爬虫数据，外部数据等。

数据的来源可以是结构化数据或者非结构化的数据。而传统数仓的数据来源主要是业务数据库，数据格式也是以结构化数据为主。

其次，建立数据中台的目标 是为了融合整个企业的全部数据，打通数据之间的隔阂，消除数据标准和口径不一致的问题。数据中台通常会对来自多方面的的基础数据进行清洗，按照主题域概念建立多个以事物为主的主题域比如用户主题域，商品主题域，渠道主题域，门店主题域等等。数据中台遵循三个one的概念：One Data, One ID, One Service， 就是说数据中台不仅仅是汇聚企业各种数据，而且让这些数据遵循相同的标准和口径，对事物的标识能统一或者相互关联，并且提供统一的数据服务接口。就像做菜一样，按照标准化的菜名，先把所有可能用到的材料都准备好。而传统的数仓主要用来做BI的报表，目的性很单一，只抽取和清洗该相关分析报表用到基础数据，新增一张报表，就要从底层到上层再做一次。

然后，在数据应用方面 ，建立在数据中台上的数据应用 不仅仅只是面向于BI报表，更多面向营销推荐，用户画像，AI决策分析，风险评估等 。而且这些应用的特点是比较轻，容易快速开发出来，因为重要的数据分析工作在数据中台已经完成并且沉淀，之前工作成果都能被多个应用共享。

@尘世随缘 上海某互联网金融公司 技术总监：

数据仓库：解决数据孤岛问题，是IT技术解决方案

数据中台：重点强调业务，是业务解决方案

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