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一、数据库
数据库是一种结构化数据存储技术用于存储和管理有组织的数据。数据库通常使用关系型模型来组织数据并使用SQL来查询和操作数据。数据库是用于处理事务性数据的最常见类型的存储适用于需要高度结构化和规范化的应用场景例如企业管理系统、电子商务平台等。
常见的数据库有
关系型数据库MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL等
非关系型数据库MongoDB文档型数据库、Redis、HBase存储大规模结构化数据 二、数据仓库
数据仓库是一种专门用于分析和报告的大型结构化数据存储技术。与传统数据库不同数据仓库通常包含历史记录和大量冗余信息以便支持复杂的分析查询。它们通常是企业级解决方案用于从各种源中采集和存储数据以便进行分析和报告。通常使用数据仓库ETL工具将数据从多个源中提取并转换为通用格式然后将其加载到数据仓库中并使用OLAP工具进行多维分析。
数据仓库架构数据源、ETL过程、数据存储、数据分析与报表、数据管理与监控
数据仓库建模维度建模、范式建模
数据仓库主要用途存储历史数据、支持决策分析、支持数据分析、支持数据备份和恢复 三、数据湖
数据湖是一种非结构化或半结构化大型数据存储技术用于存储各种类型和格式的原始或未处理的数据。数据库、数据仓库和数据湖的区别之一在于数据湖通常不需要预定义模式或架构并且可以在需要时进行灵活地查询和分析。数据湖也可以从多个源中采集和存储数据但它们通常不会在数据加载之前对其进行转换。由于其灵活性和可扩展性数据湖适用于大规模数据分析和机器学习等应用场景。 四、数据中台
数据中台是一种企业级的数据管理和服务平台它整合了企业内外部的各种数据资源通过数据的采集、存储、处理、分析和服务等环节为企业提供统一的数据管理和数据分析服务帮助企业实现数据驱动的决策和业务创新。
数据中台的组成部分数据采集层数据存储层数据处理层数据分析层数据服务层
数据中台的作用数据整合数据治理数据分析和挖掘数据服务
数据中台与数据仓库的区别
首先在定位上两者有不同
数据中台的定位是企业级的大数据平台强调的是数据的整合、共享和复用旨在为企业提供统一的数据服务和数据分析能力支持企业的数字化转型和业务创新
--目的实现数据资产化提升数据的价值和可用性打破数据孤岛促进业务与数据的深度融合提高企业运营的效率和决策水平
数据仓库定位是用于存储和管理企业的历史数据为企业的决策支持提供数据基础。通常是面向特定主题的如销售、财务等
--目的为整合企业内部的多个数据元提供一致、准确的数据支持企业的报表生成、数据分析和数据挖掘 五、综合区别
总的来说从基础能力上看
1.数据平台提供的是计算和存储能力
2.数据仓库利用数据平台提供的计算和存储能力在一套方法轮的指导下建设的一整套的数据表
3.数据中台包含了数据平台和数据仓库的所有内容将其打包并且以更加整合以及更加产品化的方式对外提供服务和价值
4.数据湖一个存储企业各种各样原始数据的大型仓库包括结构化和非结构化数据其中湖里的数据可供存取、处理、分析和传输
从业务能力上看
1.数据平台为业务提供数据主要方式是提供数据集
2.数据仓库相对具体的功能概念是存储和管理一个或多个主题数据的集合为业务提供服务的方式主要是分析报表
3.数据中台企业级的逻辑概念体现企业数据产生价值的能力为业务提供服务的主要方式是数据API
4.数据湖数据仓库的数据来源
总的来说数据中台距离业务更近数据复用能力更强能为业务提供速度更快的服务数据中台在数据仓库和数据平台的基础上将数据生产为一个个数据API服务以更高效的方式提供给业务。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 企业应该如何进行选择
在当今的大数据时代企业需要处理和分析越来越多的数据以便更好地了解客户需求、优化业务流程、提高生产效率等。为了实现这些目标企业需要选择适合自己的数据存储技术。在选择之前企业需要考虑以下几个因素
1. 数据类型和来源。
如果大部分数据都是结构化的并且来自于内部系统或外部供应商使用数据仓库更为合适。通常使用数据仓库ETL工具将多个源中的异构数据集成到一个统一的存储中进行多维分析。如果企业处理的数据类型和来源多样化包括结构化、半结构化和非结构化数据并且需要进行实时分析则使用数据湖可能更为合适。数据湖可以存储各种类型和格式的原始或未处理的数据并且可以在需要时进行灵活地查询和分析。
2. 数据量和增长速度。
如果企业处理的数据量较小增长速度较慢则使用传统数据库可能足够。但是如果企业处理的数据量非常大并且增长速度很快则使用数据仓库或者数据湖可能更为合适。
3. 分析需求。
如果企业需要进行复杂的多维分析并且需要频繁地查询和报告则使用数据仓库可能更为合适。但是如果企业需要进行实时分析并且需要快速地探索新型分析模型则使用数据湖可能更为合适。
4. 技术能力和资源。
如果企业拥有足够的技术能力和资源并且能够承担高昂的维护成本则使用数据仓库或者数据湖可能更为合适。
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