数据仓库数据湖和数据中台有什么区别,什么是数据仓库数据湖和数据中台
我们谈论数据中台之前， 我们也听到过数据平台、数据仓库、数据湖的相关概念，它们都与数据有关系，但他们和数据中台有什么样的区别， 下面我们将围绕数据平台、数据仓库、数据湖和数据中台的区别进行介绍。01 数据仓库
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我们谈论数据中台之前， 我们也听到过数据平台、数据仓库、数据湖的相关概念，它们都与数据有关系，但他们和数据中台有什么样的区别， 下面我们将围绕数据平台、数据仓库、数据湖和数据中台的区别进行介绍。
01 数据仓库数据仓库(Data Warehouse)，也称为企业数据仓库，它是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合存储系统，它将来自不同来源的结构化数据聚合起来，用于业务智能领域的比较和分析，数据仓库是包含多种数据的存储库，并且是高度建模的。
数据仓库系统的作用能实现跨业务条线、跨系统的数据整合，为管理分析和业务决策提供统一的数据支持。数据仓库能够从根本上帮助你把公司的运营数据转化成为高价值的可以获取的信息（或知识），并且在恰当的时候通过恰当的方式把恰当的信息传递给恰当的人。
数据仓库针对实时数据处理和非结构化数据处理能力较弱，以及在业务在预警预测等方面应用有一定的限制。
02 数据湖数据湖(Data Lake)是Pentaho公司CTO James Dixon提出来一种数据存储理念—即在系统或存储库中以自然格式存储数据的方法。数据湖作为一个集中的存储库，可以在其中存储任意规模的结构化和非结构化数据。在数据湖中，可以存储不需要对其进行结构化的数据，这样就可以运行不同类型的分析。下面的定义是维基百科所给出的“数据湖”定义。
数据湖（Data Lake）是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可供存取、处理、分析及传输。数据湖是以其自然格式存储的数据的系统或存储库，通常是对象Blob或文件。数据湖通常是企业所有数据的单一存储，包括源系统数据的原始副本，以及用于报告、可视化、分析和机器学习等任务的转换数据。数据湖可以包括来自关系数据库（行和列）的结构化数据，半结构化数据（CSV，日志，XML，JSON），非结构化数据（电子邮件，文档，PDF）和二进制数据（图像，音频，视频）。
数据湖能够帮助企业实现数据的集中式管理等多种能力；数据湖融合了先进的数据科学、机器学习和人工智能技术，帮助企业构建更加优化的数据运营模型，为企业提供预测分析、推荐模型等能力，这些模型能够刺激企业能力的持续增长，不断赋能于企业增长。数据湖能从以下方面帮助到企业：
实现数据治理；通过应用机器学习与人工智能技术实现商业智能；预测分析和模型推荐，例如：领域特定的推荐引擎 ；信息追踪与一致性保障；基于历史数据分析生成新的数据维度，挖掘数据深度价值；提供集中式存储的企业数据中心，并提供基于数据传输优化的数据服务；协助企业实现灵活的增长决策。03 数据平台数据平台是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，为业务提供服务的方式主要是直接提供数据集。
数据平台的出现是为了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，所以先撇开业务需求、把企业所有的数据都抽取出来放到一起，成为一个大的数据集，其中有结构化数据、非结构化数据等。当业务方有需求的时候，再把他们需要的若干个小数据集单独提取出来，以数据集的形式提供给数据应用。
大数据时代，数据平台一般被称之为大数据平台。狭义上的大数据平台和传统数据平台的功能一致，只是技术架构和数据容量方面的不同，但广义的大数据平台通常被赋予更多的使命，它不仅存储多样化的数据类型，还具有报表分析等数据仓库的功能，以及其他数据分析挖掘方面的高级功能。
04 数据中台数据中台通过对企业内外部多源异构的数据采集、治理、建模、分析和应用，使数据对内优化管理提高业务价值，对外进行数据合作让业务价值得到释放，使之成为企业数据资产管理中枢。数据中台建立后，会形成数据API服务，为企业和客户提供高效各种数据服务。
数据中台对一个企业的数字化转型和可持续发展起着至关重要的作用。数据中台为解耦而生，企业建设数据中台的最大意义就是应用与数据之间的解藕，这样企业就可以不受限制地按需构建满足业务需求的数据应用。构建了开放、灵活、可扩展的企业级统一数据管理和分析平台， 将企业内、外部数据随需关联，打破了数据的系统界限。利用大数据智能分析、数据可视化等技术，实现了数据共享、日常报表自动生成、快速和智能分析，满足企业各级部门之间的数据分析应用需求。深度挖掘数据价值，助力企业数字化转型落地。实现了数据的目录、模型、标准、认责、安全、可视化、共享等管理，实现数据集中存储、处理、分类与管理，建立大数据分析工具库、算法服务库，实现报表生成自动化、数据分析敏捷化、数据挖掘可视化，实现数据质量评估、落地管理流程。05 数据仓库 VS 数据湖相较而言，数据湖是较新的技术，拥有不断演变的架构。数据湖存储任何形式（包括结构化和非结构化）和任何格式（包括文本、音频、视频和图像）的原始数据。根据定义，数据湖不会接受数据治理，但专家们一致认为良好的数据管理对预防数据湖转变为数据沼泽不可或缺。数据湖在数据读取期间创建模式。与数据仓库相比，数据湖缺乏结构性，而且更灵活，并且提供了更高的敏捷性。值得一提的是，数据湖非常适合使用机器学习和深度学习来执行各种任务，比如数据挖掘和数据分析，以及提取非结构化数据等。
06 数据仓库 VS 数据平台由于数据仓库具有历史性的特性，其中存储的数据大多是结构化数据；而数据平台的出现解决了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。
通过以上的论述，我们发现数据平台和数据湖好像存在诸多相似性，这二者之间的区别，从个人角度理解上分析应该是数据加工的角度不同，数据湖更着重于对原始数据的存储，而数据平台则同数据仓库一样，需对原始数据进行清洗、转换等数据处理后按照统一的标准规范进行存储。
07 数据仓库 VS 数据中台数据仓库和传统的数据平台，其出发点为一个支撑性的技术系统，即一定要先考虑我具有什么数据，然后我才能干什么，因此特别强调数据质量和元数据管理；而数据中台的第一出发点不是数据而是业务，一开始不用看你系统里面有什么数据，而是去解决你的业务问题需要什么样的数据服务。
在具体的技术处理环节，二者也有明显不同，数据的预处理流程正在从传统的ETL结构向ELT结构转变。传统的数据仓库集成处理架构是ETL结构，这是构建数据仓库的重要一环，即用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，将数据加载到数据仓库中去。而大数据背景下的架构体系是ELT结构，其根据上层的应用需求，随时从数据中台中抽取想要的原始数据进行建模分析。
08 总结根据以上数据平台、数据仓库、数据湖和数据中台的概念论述和对比，我们进行如下总结：
数据中台、数据仓库和数据湖没有直接的关系；数据中台、数据平台、数据仓库和数据湖在某个维度上为业务产生价值的形式有不同的侧重；数据中台是企业级的逻辑概念，体现企业数据向业务价值转化的能力，为业务提供服务的主要方式是数据 API；数据平台是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，为业务提供服务的方式主要是直接提供数据集；数据中台距离业务更近，能够更快速的响应业务和应用开发需求，从而为业务提供速度更快的服务；数据中台可以建立在数据仓库和数据平台之上，是加速企业从数据到业务价值的过程的中间层。PPT模板免费的去哪找？
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PPT怎样才能接到高质量的订单呢？
这个提问是我的早就规划了的一个课题，既然有提问到我就从这个问题开始吧。
——
这个问题我会忽略掉「渠道」方面的原因，单纯讨论「一个人要拥有什么样的能力、到达什么样的程度」才可以开始接单，这样讨论的落地性和精确性会更高一点。
我将「个人可接单能力」分为五个部分：
1. 对需求的理解能力；
2. 对风格的判断能力；
3. 对设计的实施能力；
4. 对软件的操作能力；
5. 对建议的修改能力。
我们就用一个「企业介绍」的设计案例来讲述。
一、对需求的理解能力我们很多时候收到一个需求，我们能不能「将它正确地理解」是需要拥有这方面能力的，但是很多人常常会忽略。
正常情况下，我们收到一个定制需求，对方是这样描述的：
「现在我们公司有三个版本的企业介绍，但是我们都有点不太满意，我们想要将它们统一成一个版本，以后公司都统一用这个版本对外沟通。」
注意：像这种情况，我们第一步要做的不是考虑它的设计风格，而是要跟对方先确认「整个幻灯片的内容」是什么？
这个内容包括：最单纯要出现的文字、图片、整个文章的章节结构。
只有把所有的素材先确定下来，这时候我们再考虑设计才有价值，否则到头来可能全部都得重新推翻。
那么我们知道了，对方要这么做之后我们下一步要怎么办呢，我们就要确认这个需求「具体要达成什么样的目的」。
确保你心里完，和客户想要的结果是一致的。
所以第一部分，要求的是你要有「清晰理解客户需求，并能最终转化为指导整个幻灯片实施步骤的准确纲领，并确认这个项目的标志和客户想要的结果一致。」
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二、对风格的判断能力当我们与客户沟通完这一个版本「我们最终要出现什么样的文字、图片」之后，我们把整个幻灯片都用内容分页填满，然后我们开始考虑设计的问题。
从零启动，虽然让人有些气馁，但是我们不得不承认，很多时候我们的确会没有很好的想法。
客户想要中国风，那么就真的中国风做出来就好看吗？如果想要简约，但是文字太多，那么怎么样沟通？
因此第二部分，要求的是你要有「在没有任何设计参考的情况下，怎么样把客户的内容，以最适合客户的设计体现出来，确定能将客户的想法和美感融合的设计基调」。
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三、对设计的实施能力上一点我们讲到了「对设计的想法」的问题，这里我们强调的是「能不能把想法实施」，以及「实施的完成度和美观度」。
除了没有想法之外，另一个让人觉得懊恼的事是「另外一些时候我们想要做出一种效果，这种效果在我们心中有点模糊不确定，只能大概知道它的设计方向，在电脑前面对一个空白的屏幕，却没有办法将它很好的做出来「。
这中间有很大的程度是考验我们的「原创」程度，但是要注意，我们并不是孤军在作战，并不需要我们真正所有内容都必须原创，「原创」是「要作品带有我们自己的原创想法」。
根据我的定制理念，并不是所有元素都必须自己原创，我们要实现的最终目的是「用我们的设计能力帮客户将他们的内容实现正确地传达」。
实现这个目的，可能是我们自身的原创能力，也有可能是我们能够搜索到的素材。能够把合适的素材应用到客户的内容中，也是一个很好的方式。
因此第三部分，要求的是你要有「能够将已经确定的设计基调实现，通过自己的原创能力和搜索到的素材和争取到的资源，融合完成设计」的能力。
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四、对软件的操作能力这时候才到我们以前一直都关注的对软件的操作能力。
有时候你们可能想知道，我们要对软件有多高的操作能力才能够开始接定制，但是相信我：90%的客户，你都可以用最基本的操作完成。
高手用得最多的按钮和你一样，他们的操作也都是由基本的「插入文字、插入图片、修改图片尺寸、纵向横向分布」组成，甚至我定制这么久，连布尔运算都很少使用。
之所以有的定制师会用到复杂的操作，当然可能是某个案例较难，但更多那是因为他们可能有一个错误的设计理念，他们会觉得用上了这些东西会比较炫，其实一般情况下我们很少会用到。
因此用上的定制师可能会导致他们的作品过于复杂，客户可能会反过来要求，这个作品要设计得更简单一点。
因此第四部分，要求的是你要有「快速运用多软件协作的操作能力，让整个订单能在短时间内实现完成并交付」的能力。
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五、对建议的修改能力很多定制师也会卡死在这一步，不要以为设计完一个作品就结束了，很多时候客户都会有他的想法，这时候他会提出他的建议。
例如客户可能会反馈：「我感觉这个方式这个地方不够商务；我感觉这个蓝色可以再淡一点，但是又不要用浅蓝色；这个地方可以把这个字弄成凹陷进去的感觉，但是不要像石头的那种凹陷，你明白我的意思吗？」
特别有一种情况是，客户可能在某个发布会上看过一个效果很喜欢，但是他已经记不清具体效果是怎样实现的了，可能这个效果在他脑海中已经变了形，也可能他不太愿意让你知道这个想法是别的发布会上已经用过的，特别是就算遇到你找到这个视频给他看，他也会否认是他想要的效果……
因此第五部分，要求的是你要有「快速理解客户想要在初稿上做何修改，并以最快效率往正确方向修改并结束本次定制项目」的能力。
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总结一下，我将「个人可接单能力」分为五个部分：
1. 对需求的理解能力；
2. 对风格的判断能力；
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发布于 2023-02-16 13:40:01