芒果哥

2022-05-12

數據中臺、數據平臺和數據湖沒有直接的關系，三者在某個維度上為業務產生價值的形式有不同的側重；數據中臺可以建立在數據湖和數據平臺之上，是加速企業從數據到業務價值的過程的中間層。
1）數據中臺是企業級的邏輯概念，體現企業數據向業務價值轉化的能力，為業務提供服務的主要方式是數據 API；數據中臺距離業務更近，能夠更快速的響應業務和應用開發需求，從而為業務提供速度更快的服務。
2）數據平臺是在大數據基礎上出現的融合了結構化和非結構化數據的數據基礎平臺，為業務提供服務的方式主要是直接提供數據集；
3）數據湖是一個集中的存儲庫，可以在其中存儲任何形式（結構化和非結構化）、任意規模的數據。

數據中臺是一個集數據采集、數據編排、數據治理、數據分析為一體，并將數據對象封裝成服務，提供給前臺應用的整體平臺，來滿足業務快速變化的需求。從數據治理的角度，數據中臺可以促進跨部門的合作，統一數據的標準和口徑，以標準形式存儲，形成大數據資產層，以數據即服務的形式，滿足前臺數據分析和應用的需求。
數據湖基于大數據的技術，通過對海量、多源、多樣的數據進行采集、處理、存儲，保留了數據的原始格式。
數據平臺在對數據湖的原始數據進行清洗、轉換等數據處理后，按照統一的標準規范進行存儲，來為前端數據分析應用提供數據集。
數據中臺是企業級的概念，從業務作為出發點，將數據服務化之后提供給各個系統，不僅限于分析型場景，也適用于交易型場景。數據中臺可以基于數據湖和數據平臺進行搭建，通過企業級的數據治理，提供統一口徑的數據模型，以提供高效，豐富的數據服務能力。
數據中臺是指通過企業內外部多源異構的數據采集、治理、建模、分析，應用，使數據對內優化管理提高業務，對外可以數據合作價值釋放，成為企業數據資產管理中樞。數據中臺建立后，會形成數據API，為企業和客戶提供高效各種數據服務。

數據中臺對一個企業的數字化轉型和可持續發展起著至關重要的作用。數據中臺為解耦而生，企業建設數據中臺的最大意義就是應用與數據解藕。這樣企業就可以不受限制地按需構建滿足業務需求的數據應用。

數據平臺：個性化、多樣化數據，以處理海量數據存儲、計算及流數據實時計算等場景為主的一套基礎設施，使用大數據平臺，企業可以比競爭對手更快地作出數據驅動的決策，更快地推出適應客戶需求的產品。

數據湖（Data Lake）是一個存儲企業的各種各樣原始數據的大型倉庫，其中的數據可供存取、處理、分析及傳輸。數據湖是以其自然格式存儲的數據的系統或存儲庫，通常是對象blob或文件。數據湖通常是企業所有數據的單一存儲，包括源系統數據的原始副本，以及用于報告、可視化、分析和機器學習等任務的轉換數據。數據湖可以包括來自關系數據庫（行和列）的結構化數據，半結構化數據（CSV，日志，XML，JSON），非結構化數據（電子郵件，文檔，PDF）和二進制數據（圖像，音頻，視頻）。
目前，Hadoop是最常用的部署數據湖的技術，所以很多人會覺得數據湖就是Hadoop集群。數據湖是一個概念，而Hadoop是用于實現這個概念的技術。