漫画｜数据仓库、数据中台、数据湖，终于搞懂了

01

 数据仓库

数据仓库由数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。

数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建，为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

主要特点如下:

■ 面向主题，指数据仓库内的信息是按主题进行组织的，而不是像业务系统那样按照功能组织。

■ 集成，指数据仓库中的信息不是从各个业务系统中简单抽取出来的，而是经过一系列加工、整理和汇总的过程，因此数据仓库中的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

■ 数据是基于历史的，指数据仓库内的信息并不只是反映企业当前的状态，而是记录了从过去某一时点到当前各个阶段的信息。通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。

👉 MOLAP，数据以多维方式存储以减少存储空间并提高查询效率，代表厂商为微软；

👉 ROLAP，数据以关系数据库方式存储，代表厂商为SAP BO。

■ 数据实时性问题：由于数据仓库是基于历史数据的，无法满足现代企业管理需求，原来数据仓库基于历史数据设计主要是为了提高查询效率，但是现代的硬件技术与分布式计算早已提供了更好的解决方法。

■ 数据共享问题：数据仓库以主题方式组织数据，比如财务数据、销售数据、采购数据，就使得在解决数据孤岛的问题上又形成了一棵棵“数据烟囱”，各部门在使用数据时，仍然会面临数据不一致问题，且数据仓库与业务之间高度耦合，也使得数据仓库维护工作量很大，修改起来工作量巨大，难以跟上管理变革。

■ 数据分析对业务的支撑不足：由于数据分析是基于历史数据的分析，而业务是实时的，所以两者之间存在一定的时间差，导致数据分析只能起到对业务的“支撑”作用，而无法起到对业务的“驱动”作用。

02

 数据中台

数据中台主要特点如下：

■ 数据是“打平”的，而非主题式，以利于企业从全局角度对数据进行分析。

■ 数据是实时的，实时不是简单指数据只有最新数据，而是不仅仅有历史数据，也有当前实时数据，当数据发生变化时，如果对历史数据产生影响，历史数据的影响也要能实时反应出来。

■ 数据是可平滑扩充的，利用分布式存储与分布式计算技术，当数据量扩大或者分析业务扩充时，能够在不影响已有数据的情况下，快速平滑扩充。

■ 数据的变化与使用是可追溯的，支持血缘追溯功能，当数据发生错误时，可快速定位错误的来源，并且对数据的影响范围与用户清晰，化被动为主动。

■ 数据是以业务语言表示的，业务人员可直接使用：不同于数据仓库时代数据都是以表和字段等技术语言来表示，数据中台的数据要支撑管理模型，对外以业务语言来表示，能够为业务人员直接使用。

■ 数据与业务松耦合，当数据发生变化时，不会对业务分析造成困扰，同样当业务需求发生变化时，也不会直接影响到数据中台的数据组织方式。

注意：在数据中台阶段，因习惯性，数据仓库的名称仍然被沿用，此处数据仓库指的是数据中台内存储数据的数据库及数据（包括关系型数据库或分布式数据）。

03

 数据湖

数据湖的概念最初是由大数据厂商提出的，是一种数据存储的理念。

特点如下： 

■ 数据是以原始格式存储，不同于数据中台的结构化存储方式，数据湖以自然格式存储数据。

■ 数据不需要提前进行定义，在准备使用数据时，再定义即可，提高了最高的灵活性与可扩展性。

目前Hadoop是最常用的部署数据湖的技术，所以很多人会误解觉得数据湖就是Hadoop集群，其实数据湖是一个概念，Hadoop是实现这个概念的技术。同样很多厂商跟风宣称支持数据湖，其实只是支持Hadoop而已。

数据湖是一个新的概念，也是一个非常好的理念，但是从一个理念变成一个可以落地的系统时，就面临着许多问题：

■ 数据的存储成本：数据湖把所有数据都存储下来，需要一个前提，就是存储成本很低，在当今数据爆炸的时代，把所有原始数据，不区分价值大小，都存储下来，这在经济上能否被企业接受，存在疑问。

■ 数据的安全：数据湖中存储着所有的明细数据、日志数据，这些数据的安全怎么保证？怎样划分权限？特别是以非结构化形式存储，权限如何划定？比如一个视频，员工A只能看第一分钟的左半屏的视频，员工B只能看第五分钟的上半屏的视频，当前权限无法支撑。

■ 数据治理、数据质量问题：数据使用时再对数据进行定义，谁来定义？数据谁来治理，谁来进行数据质量保证？数据发生错误怎样开速定位？

04

 对比与区别

三种概念的直接对比与建议：

比如企业A有两个客户：“明星公司”、“天天公司”，2019年“明星公司”收购“天天公司”，变成一家公司，新公司名称仍为“群星公司”，现在A企业要对所有客户进行收入分析与客户ABC分析。原始数据如下：

1）如果用数据仓库方式实现，设计如下：

参照表：（数据处理过程表，不面向最终使用者）

在数据抽取时，会对数据进行标准化处理，结果如下：

① 如果是在2019年前进行的数据仓库建设，事实表如下：

2018年的数据作为“历史数据”，不会被后来发生的事情影响，那么当进行客户增长性分析、客户利润分析及ABC分析时，会得到错误的结果。

② 如果是在2019年后进行的数据仓库建设，事实表如下：

作为历史的“天天公司”在业务人员面前“消失”，但是当进行地区分析时，又会得到错误的结果。

2）如果用数据中台方式实现，设计如下：

参照表（对业务人员开放）：

数据在进行抽取及清洗时，不进行标准化处理，而是把历史数据与变化信息均存储下来，并形成一个客户变更的模型，在变更模型内，业务表与参照表自动建立关联关系，当业务人员查询时，会根据需要自动形成如下结果：

业务人员可以根据分析需求使用数据，保证了数据的正确性。

3）如果用数据湖的方式实现

数据将采用与原业务系统一致的方式存储，但是在数据使用时，需要对数据进行定义。

基于目前的成熟度与企业未来发展与扩充考虑，我们建议企业采用混搭结构，数据统一以原始格式存储于数据湖内（直接用Hadoop即可以实现），确认有用的数据从数据湖内转为结构化存储，进入数据中台使用。

来源：数钥分析云

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