数据中台与大数据平台的区别？

一、数据中台与大数据平台的区别？

1、概念上的区别：

数据中台：企业级的逻辑概念，体现企业 D2V（Data to Value）的能力。

大数据平台：在大数据基础上出现的融合了结构化和非结构化数据的数据基础平台。

2、应用上的区别：

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，更多融入了和人工智能算法的交互和实现；

3、价值上的区别：

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。

二、云平台和数据中台区别？

云平台一般指云计算平台。所谓的数据中台是在平台的基础上进行进一步“抽象”，通过中台来解决业务、数据和技术之间的关系。

云平台是指基于硬件资源和软件资源服务，提供计算、网络、存储的能力。

中台，通过对业务、数据和技术的抽象，对服务能力进行复用，构建了企业级的服务能力，消除了企业内部各业务部门、各分子公司之间的壁垒，适应了企业特别是大型企业集团业务多元化的发展战略。

三、融合数据平台是不是数据中台？

融合数据平台是属于数据中台的，这个平台上有很多实时数据。

四、数据库与数据中台区别？

数据仓库数据中台区别在哪？

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，这才是数据中台的核心价值。也是区别系统级数据中台和概念性数据中台的要点。

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。

传统的数据仓库不能满足数据分析需求。

企业在数据分析应用方面呈现“五大转变”（从统计分析向预测分析转变、从单领域分析向跨领域转变、从被动分析向主动分析转变、从非实时向实时分析转变、从结构化数据向多元化转变），并且对统一的数据中台平台诉求强烈，对数据中台的运算能力、核心算法、及数据全面性提出了更高的要求。传统的数据仓库主要用来做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。

五、数据中台和业务中台有什么区别？

数据中台只包括内部，业务中台可能是包外面的事物。

六、业务中台和数据中台的区别？

业务中台是把通用的业务进行了封装共享，数据中台主要用于处理共性的数据。

七、数据中台与业务中台的区别？

数据中台是对业务中台提供的信息支撑。

八、数据湖与大数据平台区别？

对于一个数据湖而言，它与大数据平台相同的地方在于它也具备处理超大规模数据所需的存储和计算能力，能提供多模式的数据处理能力;增强点在于数据湖提供了更为完善的数据管理能力，具体体现在：

　　1)更强大的数据接入能力。数据接入能力体现在对于各类外部异构数据源的定义管理能力，以及对于外部数据源相关数据的抽取迁移能力，抽取迁移的数据包括外部数据源的元数据与实际存储的数据。

　　2)更强大的数据管理能力。管理能力具体又可分为基本管理能力和扩展管理能力。基本管理能力包括对各类元数据的管理、数据访问控制、数据资产管理，是一个数据湖系统所必须的，后面我们会在“各厂商的数据湖解决方案”一节相信讨论各个厂商对于基本管理能力的支持方式。扩展管理能力包括任务管理、流程编排以及与数据质量、数据治理相关的能力。任务管理和流程编排主要用来管理、编排、调度、监测在数据湖系统中处理数据的各类任务，通常情况下，数据湖构建者会通过购买/研制定制的数据集成或数据开发子系统/模块来提供此类能力，定制的系统/模块可以通过读取数据湖的相关元数据，来实现与数据湖系统的融合。而数据质量和数据治理则是更为复杂的问题，一般情况下，数据湖系统不会直接提供相关功能，但是会开放各类接口或者元数据，供有能力的企业/组织与已有的数据治理软件集成或者做定制开发。

　　3)可共享的元数据。数据湖中的各类计算引擎会与数据湖中的数据深度融合，而融合的基础就是数据湖的元数据。好的数据湖系统，计算引擎在处理数据时，能从元数据中直接获取数据存储位置、数据格式、数据模式、数据分布等信息，然后直接进行数据处理，而无需进行人工/编程干预。更进一步，好的数据湖系统还可以对数据湖中的数据进行访问控制，控制的力度可以做到“库表列行”等不同级别

九、数据中台作用？

数据中台的作用是为商业模式的创新提供数据基础 。只有依托数据和算法,将由海量数据提炼的洞察转化为行动,才能推动大规模的商业创新。

十、数据中台和数据后台

数据中台与数据后台：深度解析

在当今数字化时代，数据被认为是企业最宝贵的资产之一。随着大数据技术的不断发展和普及，越来越多的企业意识到要充分利用数据来获取商业价值。在数据管理和数据架构的概念中，数据中台和数据后台是两个关键的概念，它们在企业数据治理和数据应用开发中扮演着重要的角色。

数据中台：构建数据连接的核心

数据中台是指在企业内部打磨数据，将数据从各个数据源中集成、清洗、存储、计算，最终形成可供各业务部门共享的“数据产品”。数据中台的建设旨在解决多数据源、数据孤岛、数据质量低下等问题，实现数据的一体化管理与应用。

数据中台的核心目标是构建一个数据服务平台，为企业级应用提供可靠、高效、统一的数据支撑。通过数据中台，企业可以实现数据资源的统一管理、数据分析的快速响应和数据应用的快速迭代，从而提高商业竞争力和创新能力。

数据中台具有以下特点：

• 数据集成：整合内外部数据源，打破数据孤岛；
• 数据开放：提供标准化的数据服务接口，方便各部门调用；
• 数据治理：确保数据安全、合规和质量；
• 数据分析：支持数据挖掘、机器学习等高级数据分析应用；
• 数据应用：为业务部门提供数据查询、报表分析等服务。

数据后台：数据驱动业务发展

数据后台是指利用数据分析、数据挖掘等技术手段深度挖掘数据背后的商业价值，为企业决策和业务发展提供有力支撑。数据后台不仅是数据中台的延伸，更是企业数据资产的最终利用和变现。

数据后台的关键功能包括：

• 数据分析：通过对历史数据和实时数据的分析，挖掘数据背后的规律和价值；
• 预测建模：基于数据分析结果构建预测模型，为业务决策提供参考；
• 智能应用：通过机器学习、深度学习等技术实现智能化数据应用；
• 业务优化：通过数据分析结果指导业务流程优化和产品创新。

数据后台的建设过程中，需要重视数据的质量、安全和隐私保护，避免数据泄露和不当使用。同时，数据后台还需要与数据中台紧密配合，实现数据的高效流转和共享，实现数据资产的最大化利用。

数据中台与数据后台的关系

数据中台和数据后台作为企业数据管理和应用的两大支柱，二者之间有着密切的联系和互相依赖的关系。数据中台是构建数据连接的核心，打磨数据、提供数据服务；而数据后台则是数据的最终应用场景，实现数据的变现和商业化。

数据中台与数据后台之间的关系可以简单归纳为：

• 数据衔接：数据中台提供数据支撑，数据后台实现数据应用，二者相辅相成；
• 数据共享：数据中台通过数据服务接口向数据后台提供高质量的数据资源；
• 数据闭环：数据后台的应用场景反馈到数据中台，实现数据的闭环管理和优化。

在实际应用中，企业需要同时重视数据中台和数据后台的建设，并将其作为数据战略和技术架构的重要组成部分。只有统筹规划、有机结合，才能充分释放数据的潜力，推动企业数字化转型和创新发展。

综上所述，数据中台与数据后台在企业数据管理和应用中扮演着举足轻重的角色，是企业数字化转型和商业智能发展的核心驱动力。随着数据需求和数据技术的不断发展，数据中台和数据后台的重要性将愈发凸显，成为企业提升竞争力和创新能力的关键支撑。