数据仓库实现了企业数据模型的构建数据中台是什么意思；大数据平台解决了海量、实时数据的计算和存储问题；数据中台不是一个产品，而是一套体系，是一种组织架构，数据中台的开发和建设既可以建立企业数据仓库基础上，也可以建立在企业大数据平台基础上，区别就在于企业的数据应用场景是否多元化。下面分别从概念、应用和价值三个方面说明其区别。

1、概念上的区别：

数据仓库：按照传统的定义，数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。从数据角度，数据仓库更适合传统的数据库，离线采集，数据一般为结构化的；

数据中台：解决企业逻辑模型的搭建和存储、数据标准的建立、数据目录的梳理、数据安全的界定、数据资产的开放，知识图谱的构建。通过一系列工具、组织、流程、规范，实现数据前台和后台的连接，突破数据局限，为企业提供更灵活、高效、低成本的数据分析挖掘服务；

大数据平台：是指以处理海量数据存储、计算及流数据实时计算等场景为主的一套基础设施，包括了统一的数据采集中心、数据计算和存储中心、数据治理中心、运维管控中心、开放共享中心和应用中心。

2、应用上的区别：

数据仓库：支持管理决策分析，主要应用于BI商业智能；

数据中台：距离业务更近，通过将数据服务化之后提供给业务系统，为业务提供速度更快的服务，不再仅限于分析型场景，也适用于交易型场景，强调共享和复用；

大数据平台：除传统BI应用外，更多融入了人工智能算法的交互和实现。

3、价值上的区别：

数据仓库：存储的数据大多是根据需求有针对性抽取的结构化历史数据，能够生成各类报表，但这些报表都无法实时产生，因此，尽管能提供部分业务价值，但不能直接影响业务；

数据中台：建立在数据仓库和大数据平台上，是加速企业从数据到业务价值转变过程的中间层。数据中台将数据生产为一个个数据API服务，以更高效的方式为业务提供服务；

大数据平台：为解决数据仓库不能处理非结构化数据和报表开发周期长的问题而产生。大数据平台先是通过将企业所有数据（包括结构化和非结构化数据）抽取出来放到一起，成为一个大的数据集，再根据业务需求，单独提取其中的小数据集并提供给数据应用。

企业选择哪种方式加速数字化转型进程要看具体的企业情况。总的来说，大原则是以满足业务发展为第一要务，不能为了做基础设施而做基础设施，一定要以能解决业务诉求为最终目的。

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肯定是IT部门+数据部门，业务部门就不要来凑热闹了。

无论是底层的代码编写，还是后面的系统升级和维护，有业务部门什么事？

或者你会说，需要业务部门，因为很多数据指标都得靠业务部门来确定，拜托，这是数据中台，不是数据仓库，也不是业务中台，看看清楚。

这么说吧，数据中台=30%IT部门+65%数据部门+5%业务部门。

这个也不是绝对的，得看企业里面，IT部门和数据部门的地位，如果是国企银行这些，那IT部门肯定就是最低的地位，比重要减少。

关于中台的内容，我已经说了很多了，我每个月都会花时间写上1-2篇中台，无论是怎么建还是后续的发展，都有详细解释！

首先，中台是一个非常大的概念，按照中台的应用目的来划分，可以分为业务中台、数据中台和技术中台，不同类型的公司可以根据自身的业务特点来选择中台建设的侧重点，比如科技公司比较重视技术中台的搭建，互联网公司比较重视数据中台的搭建，而传统企业则比较重视业务中台的搭建。

相对于中台来说，PaaS是云计算三种主要服务方式之一，而且在当前云计算逐渐向全栈云和智能云发展的过程中，PaaS的作用越来越得到重视。实际上，伴随着当前大量传统行业企业纷纷上云，基于PaaS来打造行业资源整合链是一个大的发展方向，一部分科技公司已经取得了一定的成果，相关产品也在陆续落地应用。

从技术体系结构来看，PaaS可以看成是企业中台战略的重要支撑之一，基于PaaS相关服务能够在一定程度上加速企业的中台战略。从目前中台的技术体系结构来看，PaaS在数据中台的应用是比较普遍的，当然PaaS也可以为业务中台和技术中台提供支撑。从这个角度来看，可以把PaaS看成是中台的一个重要组成部分。

实际上，中台并不是一个新的概念，中台的搭建对于企业的创新能力会有比较大的影响，尤其是对于科技公司来说更是如此。数通畅联研发的UMC云管理平台可以理解为创建一个中心生态系统来查看、管理和修改数据，部署基础设施等操作，实现业务协同和数据共享，并为客户提供更加统一、更加全面的解决方案。帮助企业连接不同的系统，允许部署和维护集成流，改善企业内部数据和应用程序之间的连接，优化数据通信的系统和方法，允许租户之间共享实例，消除过载、降低成本并提高使用效率，满足不同阶段的应用集成、数据集成、IT治理的需求。

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