要说当下在企业服务领域什么字眼最火？一定是数字化转型。什么又代表数字化转型？应该当属是数据中台战略。

今天就来讲讲比较火的几个概念，先简单理解数仓、数据中台、大数据平台三者的区别：

数据仓库——分析报表即服务

数据中台——数据即服务

数据平台——数据集即服务

从19年开始到现在，数据中台也火了很长时间了，那它和我们所熟知的数据仓库又有什么不同呢？

我觉得首先要从概念上区分一下，数据中台不单单指系统或者工具，而是一个职能部门，通过一系列平台、工具、数据、流程、规范来为整个组织提供数据资产管理和服务的职能部门。

数据中台负责全域数据采集、数据资产加工和管理、并向前台业务部门和决策部门提供数据服务的所以数 据中台的核心应该是数据资产管理和数据赋能。通俗的讲就是数据弹药库。

把数据开放给前台业务人员直接使用，快速响应，这才是中台的核心价值。也是区别系统级中台和概念性中台的要点。

数据中台从某个意义来说属于数仓的一种，都是要把数据抽进来建立一个数据仓库。但是两者的数据来源和建立数仓的目标以及数据应用的方向都存在很大差异。

先从数据来源上来说，数据中台的数据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。

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。

1，资产化的角度看，数据中台和数据仓库都能算是数据资产化，区别是数据中台能够进行全域数据的整体规划和数据全生命周期管理，数据仓库就很难实现；

2，从数据能力服务化的角度来看，数据中台通过One Data、One ID、One Service的理念，以及存储治理，计算治理的方式，可以让更多的前台应用共享数据中台提供的数据能力（比如数据API，数据标签，数据监控等等）。

数据仓库通常是为了分析某些业务指标，或分析某个主题数据而搭建，目标更明确，输出更多的是数据结果，而不是数据能力；

3，从投资回报率来看，数据中台输出的是数据能力，在建设数据中台的时候，是预估使用方对数据能力的需求，所以需要考虑ROI；数据仓库通常是有明确需求才会建设，一般不会考虑ROI；

阿里巴巴的数据处理经历了四个阶段：

一是数据库阶段，主要是OLTP（联机事务处理）的需求；二是数据仓库阶段，OLAP（联机分析处理）成为主要需求；三是数据平台阶段，主要解决BI和报表需求的技术问题；四是数据中台阶段，通过系统来对接OLTP（事务处理）和OLAP（报表分析）的需求，强调数据业务化的能力。

至于报表和BI系统，其实也是数据仓库和中台性能的最好证明：

（此处已添加小程序，请到今日头条客户端查看）

其实在真实企业中，如果你不较真的话，它俩没什么区别。

企业中的数据部在做的事情，都是加工数据，让数据转变成信息；加工信息，让信息转变成知识；利用知识，撬动变现的杠杆。我的观点是:只要你在用数据做有利于企业发展的事情，那就是正确的，就是有意义的，不要在乎你在做的到底是仓库还是中台。

很显然在目前的信息时代，借助类似于FineDataLink的这些工具，可以让企业加速融入企业数据管理的趋势。备受市场认可的软件其实有很多，选择时必须要结合实际的情况。一般的情况下，都建议选择市面上较主流的产品，比较容易达到好的效果，目前企业数据分析ETL软件市场占有率前列的，就是帆软数据集成工具——FineDataLink。

数据集成平台产品更多介绍：www.finedatalink.com

                         免费体验Demo 咨询方案

上一篇: 别被忽悠了！我来谈谈大数据平台的4个要点，你们写的都不是干货下一篇: 数据指标体系怎么搭建？教你一个通用的套路