与数据仓库和大数据不同,数据中台最大的区别

与数据仓库和大数据不同，数据中台最大的区别在于数据中台更贴近业务，为业务提供服务。通过事后分析，数据仓库更多地解决了如何看数据的问题，。当然，数据中心不能简单地等同于大数据。大数据处理技术只是加速了数据中心的战略成熟，是一种支撑处理技术。

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如果数据中间站没有实际超越数据仓库，就无法避免奥卡姆剃刀的诅咒。为了对抗，我们必须做一些数据中间站应该做的事情，比如API，这是每个数据中间站运营商想清楚的事情。你必须有一些使命感，做一些不同的有价值的事情。

以南京银行为例，南京银行继续推进数据中心建设，贯彻“数据即资产”的数据管理理念，统一整合行内外数据，提供模型服务和分析服务。根据数据治理、数据采集、数据平台、数据服务和业务应用五个层次，统一规划数据架构，初步构建“1NX”数据架构平台项目群(1个数据治理系统、N个数据平台组件、X个应用项目)，构建后续数据整合分析、建模应用、数据资产管理等基础框架。通过构建全行统一的“数据湖”分布式数据平台，可以完成内外数据的全面访问，实现行内跨线、跨系统数据的有效整合。

以南京银行为例，南京银行继续推进数据中心建设，贯彻数据即资产的数据管理理念，统一整合行内外数据，提供模型服务和分析服务。根据数据治理、数据采集、数据平台、数据服务和业务应用五个层次，统一规划数据架构，初步构建1NX数据架构平台项目群(1个数据治理系统、N个数据平台组件、X个应用项目)，构建后续数据整合分析、建模应用、数据资产管理等基础框架。通过构建全行统一的数据湖分布式数据平台，可以完成内外数据的全面访问，实现行内跨线、跨系统数据的有效整合。

因此，建设数据中间站是一项复杂的工作。降低复杂度的方法有两种:一种是分阶段进行，另一种是遵循数据中间站建设的客观规律和方法论。

但无论如何，我强烈建议你多看看不同企业的中台架构图和建设方案，内化自己对中台的理解，而不是盲目跟风，复制其他公司的中台架构和建设蓝图。比如你真的想按照阿里的方式去做，基本上会消耗你所有的资源，很难获得价值输出。不要急着买商业数据中台套件。没有更好的路径可以依靠。每个企业都有不同的数据和业务阶段。