数据治理与数据中台的区别 数据治理和数据中台都是体系性的工作,它们在具体落地实践中都涉及相同的领域。但是,数据中台并不仅仅是数据治理工作的放大升级版,而是数据治理工作的深化,它强化了数据治理的深度和广度,并拓展了数据治理不涉及的数据应用领域。 数据治理是针对数据管理的质量控制规范,它将严密性和纪律性植入企业的数据管理、利用、优化和保护过程中。数据中台是一套可持续的“让企业的数据用起来”的机制,是一种战略选择和组织形式,是依据企业特有的业务模式和组织架构,通过有形的产品和实施方法论支撑,构建的一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。 数据治理和数据中台都涉及到以下细分技术领域: 1. 数据仓库 2. ETL任务调度(批处理) 3. 主数据管理 4. 元数据管理 5. 数据安全 6. 数据质量 7. 数据应用门户 8. 数据服务接口 虽然数据治理和数据中台涉及的领域相同,但是数据中台并不仅仅是数据治理工作的放大升级版,而是数据治理工作的深化,它强化了数据治理的深度和广度,并拓展了数据治理不涉及的数据应用领域。 数据中台真正实现了企业内部数据的闭环。下面讲解它们在各个细分数据领域的区别: 1. 数据仓库:数据中台建设中,由于会和诸如 MOT、风控这类的实时业务应用深度结合,对数据的实时性要求会比常规数据治理高,因此数仓建设一般会定位为统一实时数仓的建设。 2. ETL数据抽取方面,数据中台关注的数据则广得多,除了经营类数据之外,还会关注用户行为数据、原始日志数据等,数据来源除了数据库之外,还有日志埋点、音视频等非结构化和半结构化数据。 3. 任务调度(批处理):数据中台由于有统一实时数仓的建设要求,所以在数据抽取上有实时抽取的需求,这涉及到数据源的实时监控(包括消息、binlog 的实时监听等)以及在数据接收及处理端的数据订阅服务及消费服务。 4. 主数据管理:数据中台中,由于会对接实时线上业务的数据应用及用户运营,因此还会增加标签数据层和 ADS(应用数据层)。 数据治理和数据中台都是体系性的工作,但是数据中台的深度和广度更大,拓展了数据治理不涉及的数据应用领域,真正实现了企业内部数据的闭环。
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