数据中台的概念源于阿里巴巴，其创始人马云提出了“中台战略”，要为阿里的未来做好准备，并提出“如果不建立数据中台，阿里的未来会很危险” 数据中台是一个以数据为中心的平台，提供一系列基础能力服务，支撑企业在各个业务领域进行创新。数据中台是企业数字化转型的关键能力和基础设施，是为业务服务的底层架构。

数据中台可以简单地理解为前台和后台之间的桥梁。前台需要高效、快速、敏捷地响应用户需求，实现线上化；后台需要沉淀和积累多年来用户运营所积累的数据资产，并实现统一管理和分析。数据中台将前台业务需求抽象成通用能力，帮助企业从底层架构上重构整个商业流程。

在过去十年里，越来越多的企业都已经开始了数字化转型之路。然而转型之路并不是一件容易的事：一方面需要应对来自各方的压力，另一方面需要保持对用户需求和市场趋势的敏感。这就导致了很多企业面临着“三多一少”（需求多、资源少、人才少）的现状，如何应对这样一个挑战成为了数字化转型中最重要的课题。

01、企业大数据平台

企业大数据平台是指对企业内外部数据进行整合和分析，并通过数据模型构建实现不同场景下的应用，为企业提供一站式大数据应用服务的平台。它基于大数据、人工智能等技术，将分散在企业内外各个系统的数据进行整合，建立一个统一的大数据平台，实现业务数据化、数据业务化。

通过对业务数据和用户行为数据进行深入分析，实现更高效的业务决策和产品创新。它可以为客户提供丰富的数据产品，帮助客户构建自己的大数据生态圈。企业大数据平台支持多源异构数据采集、融合、存储和分析；通过大数据挖掘、深度学习和机器学习等人工智能技术为企业提供各类数据服务。

02、数据仓库

数据仓库是用于存储和管理企业内外部数据的特殊系统，是一个对业务主题进行抽取、转换和加载的持久的，按需集成的数据集合。它是面向主题的，从企业外部获取并存储信息。数据仓库以业务主题为中心，从组织结构、组织环境和业务过程中抽取出多个源数据，进行处理后，形成组织域的统一信息资源，然后将其通过抽取、转换、加载（ETL）等手段存储到数据仓库中。

03、数据湖

数据湖是数据中台建设的基础，也是整个数据中台建设的起点。随着大数据技术的不断发展，人们越来越认识到企业数据资产的重要性。因此，从一开始，就有越来越多的企业将目光聚焦在数据资产上，希望能够快速、有效地积累企业海量、多源、异构、非结构化的数据。 传统上，企业积累数据需要花费几个月甚至几年的时间。在此之后，业务才会产生新的需求和变化，而这种变化则很可能会被忽略。但是如果企业能够快速、有效地积累和利用这些数据，就能够为客户提供更好的服务。因此，在这个阶段对企业来说最重要的是建立一个具有“敏捷性”能力的数据平台，从而支持和满足企业不断变化的需求。

04、数据仓库与企业大数据平台的区别

数据仓库是一个面向主题的、不随时间变化的数据集合，通常包含从原始数据中提取的各种信息，并对其进行组织。企业大数据平台是一个数据仓库与传统 BI工具结合的产品，为企业提供全面和智能的数据分析功能。传统 BI工具只是对单一维度、单一主题或少量报表进行分析，无法满足企业对多维度、多主题数据分析的需求。所以，要做好大数据平台就要做好企业数据仓库。只有建立了企业大数据平台，才能真正实现数字化转型。

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