1，數(shù)據(jù)中臺(tái)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)什么關(guān)系2，什么是數(shù)據(jù)湖泊3，數(shù)據(jù)中臺(tái)是分析數(shù)據(jù)的地方嗎4，數(shù)據(jù)中臺(tái)是什么5，業(yè)務(wù)中臺(tái)和數(shù)據(jù)中臺(tái)有什么關(guān)系1，數(shù)據(jù)中臺(tái)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)什么關(guān)系
一定要說(shuō)的話，那就是包含和被包含關(guān)系吧，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是數(shù)據(jù)中臺(tái)的一個(gè)元數(shù)據(jù)來(lái)源。wakedata數(shù)據(jù)中臺(tái)的數(shù)據(jù)接入平臺(tái)就是提供包含數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、日志數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)接入儲(chǔ)存的平臺(tái)。商務(wù)智能（bi,business intelligence）是對(duì)與企業(yè)有關(guān)的所有內(nèi)部和外部的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、匯總、過(guò)濾、分析、傳遞、綜合利用，使得數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為信息和知識(shí)的過(guò)程。商務(wù)智能可以整合歷史數(shù)據(jù)，從多個(gè)角度和層面地?cái)?shù)據(jù)展開(kāi)深層次的分析、處理，為決策者提供相應(yīng)的決策依據(jù)，提高決策效率和水平。商務(wù)智能是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)技術(shù)走向商業(yè)應(yīng)用后形成的一種應(yīng)用技術(shù)?？梢?jiàn)二者是一種包含關(guān)系。你的問(wèn)題清楚了么？不明白可以留言給我。數(shù)據(jù)中臺(tái)是進(jìn)階版的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)只能儲(chǔ)存結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)中臺(tái)可以儲(chǔ)存業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)、日志數(shù)據(jù)、埋點(diǎn)數(shù)據(jù)、爬蟲(chóng)數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)等全域數(shù)據(jù)。
2，什么是數(shù)據(jù)湖泊
數(shù)據(jù)湖是一種大型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)和處理引擎。它能夠大量存儲(chǔ)各種類型的數(shù)據(jù)，擁有強(qiáng)大的信息處理能力和處理幾乎無(wú)限的并發(fā)任務(wù)或工作的能力。數(shù)據(jù)湖一詞是由pentaho首席技術(shù)官詹姆斯迪克森最初提出的，參照“數(shù)據(jù)集市”得來(lái),數(shù)據(jù)集市是一個(gè)較小的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)，可以從原始數(shù)據(jù)中提取所需屬性。迪克森曾說(shuō):“如果數(shù)據(jù)集市是一個(gè)商店的瓶裝水,經(jīng)過(guò)過(guò)濾包裝結(jié)構(gòu)化以供使用——數(shù)據(jù)湖則是在更自然狀態(tài)下的大量的水。數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)來(lái)源于不同地方,其用戶可以進(jìn)入數(shù)據(jù)湖中提取所需要的數(shù)據(jù)。迪克森認(rèn)為,數(shù)據(jù)集市只是提供最低限度的解決方法,而數(shù)據(jù)湖則是可以向用戶提供最優(yōu)解。數(shù)據(jù)湖或hub的概念最初是由大數(shù)據(jù)廠商提出的，表面上看，數(shù)據(jù)都是承載在基于可向外擴(kuò)展的hdfs廉價(jià)存儲(chǔ)硬件之上的。但數(shù)據(jù)量越大，越需要各種不同種類的存儲(chǔ)。最終，所有的企業(yè)數(shù)據(jù)都可以被認(rèn)為是大數(shù)據(jù)，但并不是所有的企業(yè)數(shù)據(jù)都是適合存放在廉價(jià)的hdfs集群之上的。數(shù)據(jù)湖或hub的概念最初是由大數(shù)據(jù)廠商提出的，表面上看，數(shù)據(jù)都是承載在基于可向外擴(kuò)展的hdfs廉價(jià)存儲(chǔ)硬件之上的。但數(shù)據(jù)量越大，越需要各種不同種類的存儲(chǔ)。最終，所有的企業(yè)數(shù)據(jù)都可以被認(rèn)為是大數(shù)據(jù)，但并不是所有的企業(yè)數(shù)據(jù)都是適合存放在廉價(jià)的hdfs集群之上的。
3，數(shù)據(jù)中臺(tái)是分析數(shù)據(jù)的地方嗎
可以這么理解，但技術(shù)上有很多工程要完成的，比如銜接數(shù)據(jù)采集入庫(kù)，做數(shù)據(jù)預(yù)處理，為數(shù)據(jù)分析做格式轉(zhuǎn)換，數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)要搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，為展示提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)源。這些都算中臺(tái)范疇哦，可以這么理解數(shù)據(jù)中臺(tái)能夠幫助企業(yè)聚合內(nèi)外部數(shù)據(jù)，支撐高效的數(shù)據(jù)服務(wù)，最終提升企業(yè)決策水平和業(yè)務(wù)表現(xiàn)。企業(yè)期待數(shù)據(jù)中臺(tái)能夠把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)資產(chǎn)，快速構(gòu)建數(shù)據(jù)服務(wù)，使企業(yè)可以持續(xù)、充分地利用數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可見(jiàn)、可懂、可用及可運(yùn)營(yíng)的目標(biāo)，以數(shù)據(jù)洞察來(lái)驅(qū)動(dòng)決策和運(yùn)營(yíng)，不斷深化數(shù)字化轉(zhuǎn)型。具備業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、資產(chǎn)服務(wù)化、服務(wù)業(yè)務(wù)化的能力，為企業(yè)生態(tài)內(nèi)外員工、客戶、合作伙伴提供數(shù)據(jù)生命周期的一系列服務(wù)以及一站式全鏈路解決方案。可以這么理解數(shù)據(jù)中臺(tái)能夠幫助企業(yè)聚合內(nèi)外部數(shù)據(jù)，支撐高效的數(shù)據(jù)服務(wù)，最終提升企業(yè)決策水平和業(yè)務(wù)表現(xiàn)。企業(yè)期待數(shù)據(jù)中臺(tái)能夠把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)資產(chǎn)，快速構(gòu)建數(shù)據(jù)服務(wù)，使企業(yè)可以持續(xù)、充分地利用數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可見(jiàn)、可懂、可用及可運(yùn)營(yíng)的目標(biāo)，以數(shù)據(jù)洞察來(lái)驅(qū)動(dòng)決策和運(yùn)營(yíng)，不斷深化數(shù)字化轉(zhuǎn)型。具備業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、資產(chǎn)服務(wù)化、服務(wù)業(yè)務(wù)化的能力，為企業(yè)生態(tài)內(nèi)外員工、客戶、合作伙伴提供數(shù)據(jù)生命周期的一系列服務(wù)以及一站式全鏈路解決方案。數(shù)據(jù)中臺(tái)更多的是將大數(shù)據(jù)平臺(tái)上沉淀下來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、計(jì)算、存儲(chǔ)、加工；更大程度上發(fā)掘數(shù)據(jù)的價(jià)值。例如電商行業(yè)，經(jīng)過(guò)訂單數(shù)據(jù)不同維度大數(shù)據(jù)的采集，通過(guò)觀云長(zhǎng)bi系統(tǒng)可將有效數(shù)據(jù)進(jìn)行提煉，可生成經(jīng)營(yíng)分析報(bào)表，為企業(yè)精準(zhǔn)營(yíng)銷提供數(shù)據(jù)依據(jù)。......數(shù)據(jù)分析只是數(shù)據(jù)中臺(tái)很基礎(chǔ)很基礎(chǔ)的一個(gè)能力，它更亮眼的功能，你可以看下wakedata對(duì)數(shù)據(jù)中臺(tái)的規(guī)劃，他們做的數(shù)據(jù)中臺(tái)功能還是很全面的，包括了大數(shù)據(jù)、流計(jì)算平臺(tái)、數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)治理和機(jī)器學(xué)習(xí)等平臺(tái)，然后在數(shù)據(jù)應(yīng)用與服務(wù)層面，在一般的智能推薦、用戶畫(huà)像的基礎(chǔ)上，據(jù)說(shuō)還提供自助營(yíng)銷工具開(kāi)發(fā)的，可以說(shuō)很全面了。就看你能否進(jìn)入后臺(tái)，如果可以進(jìn)入后臺(tái)，直接修改數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的相關(guān)記錄就ok
4，數(shù)據(jù)中臺(tái)是什么
數(shù)據(jù)中臺(tái)是指通過(guò)數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、計(jì)算、存儲(chǔ)、加工，同時(shí)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和口徑。數(shù)據(jù)中臺(tái)把數(shù)據(jù)統(tǒng)一之后，會(huì)形成標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，再進(jìn)行存儲(chǔ)，形成大數(shù)據(jù)資產(chǎn)層，進(jìn)而為客戶提供高效服務(wù)。這些服務(wù)跟企業(yè)的業(yè)務(wù)有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，是這個(gè)企業(yè)獨(dú)有的且能復(fù)用的，它是企業(yè)業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)的沉淀，其不僅能降低重復(fù)建設(shè)、減少煙囪式協(xié)作的成本，也是差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)所在。中臺(tái)的目標(biāo)是提升效能、數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)、更好支持業(yè)務(wù)發(fā)展和創(chuàng)新，是多領(lǐng)域、多bu、多系統(tǒng)的負(fù)責(zé)協(xié)同。中臺(tái)是平臺(tái)化的自然演進(jìn)，這種演進(jìn)帶來(lái)“去中心化“的組織模式，突出對(duì)能力復(fù)用、協(xié)調(diào)控制的能力，以及業(yè)務(wù)創(chuàng)新的差異化構(gòu)建能力。擴(kuò)展資料1，回歸服務(wù)的本質(zhì)－數(shù)據(jù)重用浙江移動(dòng)已經(jīng)將2000個(gè)基礎(chǔ)模型作為所有數(shù)據(jù)服務(wù)開(kāi)發(fā)的基礎(chǔ)，這些基礎(chǔ)模型做到了“書(shū)同文，車同軌”，無(wú)論應(yīng)用的數(shù)據(jù)模型有多復(fù)雜，總是能溯源到2000張基礎(chǔ)表，這奠定了數(shù)據(jù)核對(duì)和認(rèn)知的基礎(chǔ)，最大程度的避免了“重復(fù)數(shù)據(jù)抽取和維護(hù)帶來(lái)的成本浪費(fèi)?！?，數(shù)據(jù)中臺(tái)需要不斷的業(yè)務(wù)滋養(yǎng)在企業(yè)內(nèi)，無(wú)論是專題、報(bào)表或取數(shù)，當(dāng)前基本是煙囪式數(shù)據(jù)生產(chǎn)模式或者是項(xiàng)目制建設(shè)方式，必然導(dǎo)致數(shù)據(jù)知識(shí)得不到沉淀和持續(xù)發(fā)展，從而造成模型不能真正成為可重用的組件，無(wú)法支撐數(shù)據(jù)分析的快速響應(yīng)和創(chuàng)新。其實(shí)，業(yè)務(wù)最不需要的就是模型的穩(wěn)定，一個(gè)數(shù)據(jù)模型如果一味追求穩(wěn)定不變，一定程度就是故步自封，這樣的做法必然導(dǎo)致其他的新的類似的數(shù)據(jù)模型產(chǎn)生。數(shù)據(jù)模型不需要“穩(wěn)定”，而需要不斷的滋養(yǎng)，只有在滋養(yǎng)中才能從最初的字段單一到逐漸成長(zhǎng)為企業(yè)最為寶貴的模型資產(chǎn)。3，數(shù)據(jù)中臺(tái)是培育業(yè)務(wù)創(chuàng)新的土壤企業(yè)的數(shù)據(jù)創(chuàng)新一定要站在巨人的肩膀上，即從數(shù)據(jù)中臺(tái)開(kāi)始，不能總是從基礎(chǔ)做起，數(shù)據(jù)中臺(tái)是數(shù)據(jù)創(chuàng)新效率的保障。研究過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的都知道，沒(méi)有好的規(guī)整數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的過(guò)程極其冗長(zhǎng)，這也是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型的一個(gè)核心價(jià)值所在，比如運(yùn)營(yíng)商中要獲取3個(gè)月的arpu數(shù)據(jù)，如果沒(méi)有融合模型的支撐，得自己從賬單一層層匯總及關(guān)聯(lián)，速度可想而知。4，數(shù)據(jù)中臺(tái)是人才成長(zhǎng)的搖籃原來(lái)新員工入職要獲得成長(zhǎng)，一是靠人帶，二是找人問(wèn)，三是自己登陸各種系統(tǒng)去看源代碼，這樣的學(xué)習(xí)比較支離破碎，其實(shí)很難了解全貌，無(wú)法知道什么東西對(duì)于企業(yè)是最重要的，獲得的文檔資料也往往也是過(guò)了時(shí)的?，F(xiàn)在有了數(shù)據(jù)中臺(tái)，很多成長(zhǎng)問(wèn)題就能解決，有了基礎(chǔ)模型，新人可以系統(tǒng)的學(xué)習(xí)企業(yè)有哪些基本數(shù)據(jù)能力，o域數(shù)據(jù)的增加更是讓其有更廣闊的視野，有了融合模型，新人可以知道有哪些主題域，從主題域切入去全局的理解公司的業(yè)務(wù)概念，有了標(biāo)簽庫(kù)，新人可以獲得前人的所有智慧結(jié)晶，有了數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，新人能清晰的追溯數(shù)據(jù)、標(biāo)簽和應(yīng)用的來(lái)龍去脈，所有的知識(shí)都是在線的，最新的，意味著新人的高起點(diǎn)。我也不太明白這個(gè)數(shù)據(jù)中臺(tái)到底是指的是什么了？用一句話來(lái)簡(jiǎn)單的介紹，“數(shù)據(jù)中臺(tái)是數(shù)據(jù)服務(wù)(data api)工廠”，數(shù)據(jù)中臺(tái)的核心是data api。數(shù)據(jù)中臺(tái)的規(guī)模和復(fù)雜程度都可大可小，企業(yè)要根據(jù)自身的業(yè)務(wù)去做選擇，靈活地部署數(shù)據(jù)中臺(tái)?，F(xiàn)在支持按需自由組合、分步靈活部署實(shí)施的廠商有wakedata，希望可以幫到你。數(shù)據(jù)中臺(tái)的核心是data api，起到連接前臺(tái)和后臺(tái)的作用，通過(guò)api的方式提供數(shù)據(jù)服務(wù)，而不是像以往那樣直接把數(shù)據(jù)庫(kù)給到前臺(tái)，讓前臺(tái)開(kāi)發(fā)自行使用數(shù)據(jù)。那么產(chǎn)生dataapi的過(guò)程，dataapi怎么可以產(chǎn)生得更快，data api怎么可以更加清晰，data api的數(shù)據(jù)質(zhì)量怎么可以更好，這些就是需要圍繞數(shù)據(jù)中臺(tái)去構(gòu)建的能力。（數(shù)據(jù)中臺(tái)示意圖）（wakedata數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu)）
5，業(yè)務(wù)中臺(tái)和數(shù)據(jù)中臺(tái)有什么關(guān)系
wakedata數(shù)據(jù)公司，中臺(tái)的設(shè)定是“雙中臺(tái)”，包含了業(yè)務(wù)中臺(tái)和數(shù)據(jù)中臺(tái)，業(yè)務(wù)中臺(tái)承載公司所有的通用業(yè)務(wù)，將一切業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化。數(shù)據(jù)中臺(tái)則基于業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)反哺業(yè)務(wù)，將一切數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化。意思就是企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型要把數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)結(jié)合起來(lái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)雙驅(qū)動(dòng)，這樣中臺(tái)才是真正地賦能數(shù)字化轉(zhuǎn)型了。從it、ct、ot，到dt，數(shù)字化轉(zhuǎn)型勢(shì)不可擋。中臺(tái)可以說(shuō)是數(shù)字時(shí)代企業(yè)業(yè)務(wù)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)技術(shù)架構(gòu)中的核心部分。未來(lái)，在頭部企業(yè)帶動(dòng)下，中部企業(yè)會(huì)迅速跟進(jìn)，形成技術(shù)發(fā)展潮流，并形成一大批成功的應(yīng)用案例，助力企業(yè)數(shù)字化經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。擴(kuò)展資料：產(chǎn)品價(jià)值：1、拓展分析的深度和廣度。同步記錄和直觀展現(xiàn)用戶的分析思考過(guò)程，實(shí)現(xiàn)任意深度和廣度的數(shù)據(jù)探索和業(yè)務(wù)分析2、升級(jí)傳統(tǒng)分析型信息化系統(tǒng)構(gòu)建方式。動(dòng)態(tài)切換分析思考過(guò)程和思考成果，優(yōu)化傳統(tǒng)看板內(nèi)容固定、不能靈活分析的缺點(diǎn)，升級(jí)傳統(tǒng)的bi、數(shù)據(jù)可視化、分析型信息化系統(tǒng)構(gòu)建方式。3、利于構(gòu)建企業(yè)業(yè)務(wù)分析知識(shí)庫(kù)。凝聚用戶的業(yè)務(wù)認(rèn)知經(jīng)驗(yàn)，促進(jìn)形成企業(yè)業(yè)務(wù)分析知識(shí)庫(kù)，普及普通業(yè)務(wù)人員開(kāi)展數(shù)據(jù)分析的能力。4、讓數(shù)據(jù)分析成為一門(mén)體系化、工業(yè)化行為。讓思考認(rèn)知過(guò)程可見(jiàn)、可復(fù)制、可追溯，便于集體討論、復(fù)盤(pán)，讓數(shù)據(jù)分析上升為集體行為，走向體系化、工業(yè)化。參考資料來(lái)源：百度百科-佰聆數(shù)據(jù)股份有限公司中臺(tái)是將系統(tǒng)的通用化能力進(jìn)行打包整合，通過(guò)接口的形式賦能到外部系統(tǒng)，從而達(dá)到快速支持業(yè)務(wù)發(fā)展的目的。業(yè)務(wù)中臺(tái)，更多的是對(duì)業(yè)務(wù)的支持，比如客戶信息，組織信息、產(chǎn)品信息等，這些