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数据仓库数据平台与数据中台对比
在大数据时代,凡是
AI
类项目的落地,都需要具备数据、算法、场景、 计算力
四个基本元素,缺一不可。处理大数据已经不能仅仅依靠计算力 就能够解决问
题,计算力只是核心的基础,还需要结合不同的业务场景 与算法相互结合,沉淀
出一个完整的智能化平台。数据中台就是以云计 算为数据智能提供的基础计算
力为前提,与大数据平台提供的数据资产 能力与技术能力相互结合,形成数据
处理的能力框架赋能业务,为企业 做到数字化、智能化运营。
目前,外界与业内很多人对于数据中台的理解存在误区,一直只是在强 调技术
的作用,强调技术对于业务的推动作用,但在商业领域落地的层 面上,更多时候
技术的发展和演进都是需要跟着业务走,技术的发展和 进步需要基于业务方的
需求与数据场景应用化的探索来反向推动。这个 也就是为什么最近知乎、脉脉
都在疯传阿里在拆"大中台"?个人猜 想,原因是没有真正理解中台的本质,其
实阿里在最初建设数据中台的 目的主要是为了提升效率和解决业务匹配度问题,
最终达到降本增效, 所以说"拆"是假的,在“拆”的同时一定在“合“,“拆”
的一个方 面是企业战略布局层面上的规划,架构升级,如果眼界不够高,格局不
够大,看到的一定只是表面;另一方面不是由于组织架构庞大而做
“拆”的动作,而是只有这样才能在效率和业务匹配度上,做到最大利 益化的
解箱。
数据中台出现的意义在于降本增效,是用来赋能企业沉淀业务能力,提 升业务效
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/85574226/bg2.jpg)
率,最终完成数字化转型。前一篇数据中台建设的价值和意义, 提到过企业需要
根据自身的实际情况,打造属于自己企业独有的中台能 力。
因为,数据中台本身绝对是不可复制的,从
BCG
矩阵的维度结合各家 市场资源、
市场环境、市场地位以及业务方向来看,几乎所有企业的战 略目标都是不一样
的。如果,有人说能把中台卖给你、对于中台的解读只讲技术,不讲业务,只讲
产品,不讲业务,不以结合企业业务目标来 解决效率和匹配度为目的的都有耍
流氓嫌疑。数据中台的使命和愿景是 让数据成为如水和电一般的资源
,
随需获
取
,
敏捷自助
,
与业务更多连 接
,
使用更低成本
,
通过更高效率的方式让数据
极大发挥价值
,
推动业 务创新与变革。
为了进一步统一大家的认知,更加清晰的认识数据中台出现的意义,本 篇按顺
序介绍如下:
数据中台演进的过程数据仓库、数据平台和数据中台的概念数据仓库、数据平台 和数据中
台的架构数据仓库、数据平台和数据中台的区别与联系
01
数据中台演进的过程
从数据处理的维度来聊一聊数据中台经历的四个阶段:数据库阶段、数 据仓库
阶段、数据平台阶段、数据中台阶段。
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/85574226/bg3.jpg)
1
、数据库阶段:
OLTP
(事务处理)是传统的关系型数据库的主要应用, 主要是
基本的、日常的事务处理,记录即时的增、删、改、查。比如银行交易、电商交
易等
2
、数据仓库阶段:数据仓库系统的主要应用主要是
OLAP (
联机分析 处理),
支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查 询结果。比如复杂
的动态报表分析、用户价值分析等
3
、数据平台阶段:其实,目前业界并没有对大数据平台做统一的定义, 一般情况
下,只要使用了
Hadoop/Spa
「
k/Sto
「
m/Flink
等这些分布式 的实时或者离线
计算框架,建立计算集群,并在上面运行各种计算任务, 具有数据互联互通、支
持多数据集实时同步、支持数据资源管理、实现 多源异构数据的整合管控;提供
完善的大数据分析基础运行环境,提供 统一二次开发接口等能力的,就算的上
理解上的大数据平台。主要是为 了解决大数据存储计算+数据应用管理+任务监
控+数据资产管 理+开发管理+可视化报表需求等
4
、数据中台阶段:指具有全域级、可复用的数据资产中心与数据能力 中心,对
海量数据进行采集、计算、存储、加工,同时统一标准和口径, 提供干净、透明、
智慧的数据资产与高效、易用的数据能力来,能够对 当用户、商品和流量上升的
时候,可以采取两种过渡方案。方案一是对 于查询速度慢、性能不足,升级单机
配置,通过缓存优化+数据库优 化
(SQL
语句优化、
SQL
索引优化、分库分表、
SQL
脚本优化)+内 存优化+线程池优化+使用
NIO
通信机制+阻塞队列(程序优
化), 虚拟机(
docker
) +
SSD
+合适的
10
模型等方式对单机配置做最大
性能上的优化;方案二是改变原有的模式,加服务器和多个业务数据库, 对数据
库表进行分库分表加单索引、双索引以支撑业务交易的稳定和高 并发,通过这种
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/85574226/bg4.jpg)
方式来支撑业务数字和指标,同样可以快速的从业务数 据库里查询出来。
最终,随着客户、订单和外部流量的逐步上升,数据量从
GB
发展成
TB
级别,
数据库通过普通查询存在较大的压力,只能做升级改造,于是就 有了数据仓库的
诞生。
“加
7P
力■弁
(XARRMPPWM
内存
0B.
b USOCMHSM
代化
b
可
b MtwSQl. HTAF UMTMOLA
夕■含)
70 F BO F
分布贰、
90 F 2000*
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