数据管理，数据治理，数据中心，数据中台，数据湖都是什么意思，有什么关系呢？
数据治理和数据管理简单来说治理就是管理的管理。管理你得遵循一定得标准规范体系，一定得流程，一定得组织角色分工，而这些内容就必须先通过数据治理定义清楚。管理只是根据数据治理规范体系去执行管理和监督得职责。既管理执行得依据是治理规范体系。：数据中台和数据湖这个要解释清楚不太容易，因此我尽量做简化。数据湖一般是公有云服务商提出得一个概念，即企业得结构化，非结构化数据都可以全部采集和存储到我这里来。数据湖就是一个大得存储站，这个存储是分布式可无限扩展得，存储过来得数据也不会去清洗和加工，尽量保持原样。在存过来后，数据湖再提供一些标准得开放接口给你使用数据，这些接口包括了查询SQL类接口，计算引擎接口，流处理接口等。提供接口得目的也很简单，你能够方便得使用你存储过来得数据。数据湖得存储一般是分布式对象存储或分布式文件存储，即使你是结构化数据库采集过来得数据，仍然会转成统一的存储方法，方便扩展。数据中台简单来说企业共享数据能力下沉并对外开放。数据中台包括了底层数据技术平台（可以是我们熟悉的大数据平台能力），中间的数据资产层，上层的数据对外能力开放。核心的资产层本身也分层，从最底层的贴源数据，到分域应用数据，再到上层的数据仓库和数据标签库。而数据湖更多对应到数据中台概念里面的数据贴源层。企业实际在建数据中台的时候实际很少用数据湖这个概念。两者的对比映射如下：数据中心对于数据中心这个词，原来在BI系统应用里面也经常出现。但是现在数据中心一般特指IT基础设施，大的公有云数据机房等，在BI系统或数据中台里面都很少用这个词。即数据中心这个词偏IT硬件基础设施层面了。
数据中台和数据仓库的区别是什么？
数据中台与数据仓库的区别还不能简单概括，它们在数据来源、建模方法、场景应用等方面，区别还是挺大的，大概可归纳为以下四点：1、数据来源不同传统数据仓库以业务数据库的结构化数据为主，也就是具备行和列结构数据，比如表格；而数据中台既不是工具又不是存储，它可以包含数据仓库。2、建模方法不同数据仓库往往采用自顶向下的建设模式，需要以明确的业务分析驱动，延续性不高，而数据中台采用自底向上的方式，能结合业务需求变化不断迭代升级，离业务侧更近。3、建设目标不同数据仓库以输出某个业务主题BI报表和决策为主，目的性单一，数据中台则主张打通全域数据孤岛，消除数据标准和口径不一致的问题，释放业务方数据应用价值。4、数据应用不同数据仓库主要针对管理决策等分析类场景，在其他方面则存在局限性，比如数据建模、数据追踪与探查、深度挖掘等。数据中台通过将数据服务化之后提供给业务系统，在数据应用上不仅限于分析型场景，也适用于交易类场景，比如营销推荐、风险评估等。我们再回归到两者的官方定义：数据仓库：位于多个数据库上的大容量存储库，它的作用在于存储大量的结构化数据，并能进行频繁和可重复的分析，帮助企业构建商业智能（BI）。数据中台：广义上是包含了顶层数据战略、数据治理体系以及数据管理及运营、数据文化培养和组织架构支撑，是一套持续管理和运营的体系。
数据湖和数据仓库的区别是什么？
数据湖和数据仓库的区别：一个数据湖专门用于存储任何形式的数据，即结构化或非结构化。它还使我们能够以其本机格式保存大量原始数据，直到需要它为止。该术语主要与面向Hadoop的对象存储相关。在这种情况下，首先将组织的数据加载到Hadoop平台，然后再加载到业务分析。进一步，将数据挖掘工具添加到该数据中，该数据挖掘工具通常位于商用计算机的Hadoop群集节点中。数据仓库而数据仓库收集来自多个源（内部或外部），该数据被进一步用于商业目的优化的数据。以这种形式，数据大部分是结构化的，并来自关系数据库。但是，也可以收集非结构化数据，但是大多数情况是要收集结构化数据。数据湖与数据仓库：两者都使用两种不同的策略来存储数据。两者之间的主要区别之一是，在数据湖中没有特定的预定架构，它可以轻松容纳结构化或非结构化数据。数据湖的概念仅在2000年才开始兴起，国内数据湖的概念也是在2020年才由阿里在云栖大会上提出并展露锋芒，数据湖展示了如何存储数据以及如何同时节省成本。但数据仓库却不是这种情况，数据仓库通常由确定的架构组成并处理主数据。数据湖和数据仓库在处理非结构化数据方面足够有效，但是随着生成的数据量的增加，存储所有数据可能会变得昂贵。除此之外，这很耗时并且需要相当长的时间来进行分析和存储。数据湖之所以走到最前沿的众多原因之一。它可以最有效，最经济地处理非结构化数据。作为数据分析专业人士，您需要了解以下两个术语之间的区别：1.数据湖中使用的像大数据这样的技术是一个新概念，但是，像数据仓库这样的概念已经使用了数十年。2.在数据湖中，无论其结构如何，都可以存储数据，并以原始形式保存数据，直到需要使用为止。但是在数据仓库中，提取的数据组成了定量指标，其中对数据进行了清理和转换。3.数据湖具有存储所有数据的能力，可以存储当前数据和将来需要使用的数据。在数据仓库中，需要花费大量时间专门用于分析多个源。4.数据湖可以收集所有类型的数据，包括结构化和非结构化。但是，在数据仓库中，它会收集结构化数据并将其按照专门为数据仓库设计的架构进行排列。5.数据湖包含所有类型的数据，并促使用户在处理和清除数据之前访问数据。数据仓库提供对预定义数据类型的预定义问题的见解。随着非结构化数据的不断增长，数据湖的兴起将变得越来越流行。但是，仍然需要数据仓库。因此，根据您的项目，您可能需要选择最佳的存储解决方案。
数据湖和数据仓库的区别
数据湖和数据仓库的区别如下：1、数据结构的区别数据仓库只能存储经过处理和提炼的数据，而数据湖存储尚未出于某种目的处理的原始数据。因此，数据湖需要比数据仓库大得多的存储容量，且数据灵活、分析迅速，非常适合机器学习。2、加工的区别数据仓库使用写入时序模式的方法来处理数据以赋予其形状和结构，而数据湖对原始数据使用读取模式来处理它。3、成本的区别存储在数据仓库中的成本可能很高，尤其是在有大量数据的情况下，而数据湖是专为低成本数据存储而设计，成本更低廉。这就解释了为什么许多公司更喜欢数据湖。4、目的的区别数据仓库的好处之一是存储空间不会浪费在可能不会使用的数据上，所以数据仓库仅保存已用于特定目的的已处理数据。而数据湖存储原始数据，这些原始数据有时具有特定的未来用途，有时仅用于囤积。因此，数据湖中的数据组织和过滤较少。5、用户的区别数据仓库主要由熟悉已处理数据主题的 IT 或业务专业人员所使用，而数据湖中的非结构化数据通常需要数据科学家或工程师在使用数据之前组织数据湖。
数据湖、数据仓库、数据中台，有什么区别？
数据湖、数据仓库和数据中台，他们并没有直接的关系，只是他们为业务产生价值的形式有不同的侧重。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所有结构化和非结构化数据。在数据湖中，可以存储数据不需要对其进行结构化，就可以运行不同类型的分析。数据仓库，也称为企业数据仓库，是一种数据存储系统，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。数据中台是一个承接技术，引领业务，构建规范定义的、全域可连接萃取的、智慧的数据处理平台，建设目标是为了高效满足前台数据分析和应用的需求。数据中台距离业务更近，能更快速的相应业务和应用开发的需求，可追溯，更精准。数据湖、数据仓库更多地是面向不同对象的不同形态的数据资产。而数据中台更多强调的是服务于前台，实现逻辑、标签、算法、模型的复用沉淀。数据中台像一个“数据工厂”，涵盖了数据湖、数据仓库等存储组件，随着数据中台的发展，未来很有可能数据湖和数据仓库的概念会被弱化。小结数据空间持续增长，为了更好地发挥数据价值，未来数据技术趋于融合，同时也在不断创新。
