辨析BI、数据仓库、数据湖和数据中台内涵及差异点( 七 )

辨析BI、数据仓库、数据湖和数据中台内涵及差异点

三、数据中台

3. 1 产生的背景

企业在过去信息化的历程中形成了大量生产经营及专业业务应用成果,同时也累积了大量的企业数据资产。限于传统的数据仓库技术手段,数据管理和分析能力成为信息化工作中的短板。企业信息系统众多,系统管理独立,数据存储分散,横向的数据共享和分析应用仅由具体业务驱动,难以对全局数据开展价值挖掘,从规模上和效果上都无法真正体现集团庞大数据资产的价值。市场竞争和产业链日益全球化,企业不只满足于内部数据的分析,更要通过互联网、微信、APP 等新技术手段结合外部市场数据进行整体分析。

(1)传统的数据仓库不能满足数据分析需求。

企业在数据分析应用方面呈现“五大转变”(从统计分析向预测分析转变、从单领域分析向跨领域转变、从被动分析向主动分析转变、从非实时向实时分析转变、从结构化数据向多元化转变),并且对统一的数据中台平台诉求强烈,对数据中台的运算能力、核心算法、及数据全面性提出了更高的要求。

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