近年来，数据中台之火爆，什么数据平台、数据中台、数据湖、数据集市等等，不同的叫法把大家绕的云里雾里，概念混淆不清，着实让人摸不着头脑。看了很多数据中台的介绍，感觉和传统数仓有一些区别，但是和大数据数据仓库的几乎无区别。那么数据中台和大数据平台的区别是什么？

大数据平台：一个集数据接入、数据处理、数据存储、查询检索、分析挖掘等、应用接口等为一体的平台。

大数据数据仓库，比大数据平台少了，数据存储和应用接口。严格的所数据仓库也可以提供应用接口，只是提供的均是数据接口，没用应用API。大数据平台却少了大数据仓库具有的数据分层和数据建模。数据分层和数据建模也是数据复杂性的产物。为了复杂问题简单化，可用性强引入了数据仓库。大数据平台更注重技术实现，而数据仓库更应该注重业务实现，实现数据价值。

数字化运营不同阶段，运营手段各尽所能

随着大数据技术的不断更新与迭代，数据管理工具得到了飞速的发展，从数据库、数据仓库、数据集市与数据湖，再到大数据平台与如今的数据中台，其实将它们比喻成一场“数据的旅程”就不难理解在数字化运营的不同阶段，各运营手段并不一定是谁替代了谁，准确的讲，它们都有自己的功能、特点所在，技术之间的互补，每个手段都各尽所能的为自己的用例服务。下面我们就来简明扼要的归纳一下数字化运营不同阶段中各运营手段的功能与亮点。

1、数据库：传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。

2、数据仓库：数据仓库系统的主要应用是 OLAP，支持复杂的数据分析，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果，可做到业务的历史快照，总结性数据以及高纬度分析。

3、数据集市：可以理解为是一种"小型数据仓库"，只包含单个主题，且关注范围也非全局，数据从企业范围的数据库、数据仓库中抽取出来，迎合专业用户群体的特殊需求，其面向部门级业务或某一个特定的主题，良好地解决了灵活性和性能之间的矛盾。

4、数据湖：存储企业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，主要解决的是“看见数据”的问题，作为全局数据汇总及处理的一个核心功能，数据湖在数据中台建设中必不可少，除了为数据仓库提供原始数据之外，数据湖也可以直接为上层的数据应用提供服务。

5、大数据平台：个性化、多样化数据，以处理海量数据存储、计算及流数据实时计算等场景为主的一套基础设施，使用大数据平台，企业可以比竞争对手更快地作出数据驱动的决策，更快地推出适应客户需求的产品。

6、数据中台：我们知道所有关于数据工具的建设，其目的都是为了从数据中提取价值来支持更有效的数据运营，那么不能指导实际行动，创造实际价值的数据以及从数据中产生的知识是无用的，那花大价钱来做这个系统也没有必要。

数据中台和数据平台的关系?

很多人会疑惑这个点，同样是很火的东西，大数据平台与数据中台的差别在哪里呢?

其实，数据中台与大数据平台最本质的区别在于数据中台是具备业务属性的，输入的是原始数据，输出的是指标。

如果我们把数据中台看作是一个汽车工厂，那大数据平台就是工厂中的设备，Hadoop 集群则是工厂运作所必须的水、电、煤。

Hadoop提供的是大数据生产所必须的计算和存储资源，大数据平台使得数据开发人员具备了对数据的加工和处理能力，但还不能提供产品，这么多的原始数据，要按照一定的方法论，进行良好的组织，加工，才能生成最终的指标。

以上的说法可能有些专业，简单来说，大数据平台一般指大数据分析系统，是做数据分析、报表展示的，就是一个系统。数据中台是对接不同上层系统提供数据的，他面对的是底层的数据库和上层的不同系统。

以上就关于数据中台和大数据平台区别的详细介绍了，希望能对您有所帮助，更多内容请在Red3网站搜索。