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我對一些當下較為熱門的概念做了一些梳理，其實想要了解區(qū)別，我覺得得先知道它們各自的定義。
1、先說數(shù)據(jù)中臺
它的起源我就不說了，相信大家或多或少都看過這個有趣的故事：15年馬云攜高管訪問supercell這個游戲公司，這個游戲公司為什么牛逼？就是因為它的員工不多，但是卻造出了很多知名的游戲，原因就在于它的中臺戰(zhàn)略深入人心，如何像他們一樣提高人效？這才是高管們關(guān)心的。
回到國內(nèi)，中臺的概念就被造出來了，從起名可以看出來，是處于中間位置，連接前后的作用，最終的目的是提高員工和企業(yè)的效率。
阿里事業(yè)部不下十幾個，淘寶、天貓、 1688、聚劃算、菜鳥物流，每個事業(yè)部都有獨立的架構(gòu)體系，對應各個的開發(fā)和運維，這會出現(xiàn)功能重復建設，數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一，口徑不一致。
中臺的出現(xiàn)就是為了解決這些重復造輪子的情況，打通各個業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，有些費時費力的代碼，寫過一遍了，為什么還要再寫呢？此處@各研發(fā)。
再拿某公司來說，很多人都覺得它是app工廠，造出了很多知名的產(chǎn)品如X音、X條等，但是他們的研發(fā)背后，肯定有一套，和阿里一樣的，合理的數(shù)據(jù)中臺體系。
我想提一下數(shù)據(jù)中臺的價值之一：數(shù)據(jù)服務化
數(shù)據(jù)中臺要能打通煙囪式的數(shù)據(jù)體系，避免重復開發(fā)，做到全域數(shù)據(jù)打通，構(gòu)建公司級統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫。同時，也提供更方便的數(shù)據(jù)訪問方式：比如數(shù)據(jù)API、可視化訪問、自助提取等。
說到可視化，就不得不提一下企業(yè)的數(shù)據(jù)架構(gòu)了：
可視化一般是處于展示層或者應用層，你可以沒有中臺，但是你不能沒有可視化，因為中臺是為了研發(fā)方便，但是可視化就是為了老板和管理層的決策了，誰重要？
市面上有相當多的可視化工具，成熟的也好，開源的也罷，很多很多，但這些大多是門檻挺高的工具，比如Echarts、Highchart等，或許它們在技術(shù)層面上很厲害，也很成熟，但是缺點也很明顯：人群太少，只有懂技術(shù)的能用。
我做可視化也有點經(jīng)驗，這么幾個是比較實用的：
（1）FineReport
國內(nèi)的一款報表工具，如果要論穩(wěn)定性、適用性、決策性，它可謂是當仁不讓，雖然定位是解決IT重復開發(fā)、企業(yè)數(shù)據(jù)孤島的報表工具，但是還能做可視化大屏，你能想象嗎？
（2）FineBI
國內(nèi)BI的前者，并且已經(jīng)在這個位置上很多年了。
簡潔明了的數(shù)據(jù)分析工具，也是我個人最喜歡的可視化工具，零代碼零代碼！??！
可視化的場景都在這里了。
（此處已添加小程序，請到今日頭條客戶端查看）
（3）Tableau
國外的工具，BI領域的第一，但是論價錢的話....很多企業(yè)都會放棄的，而且就我認識的人來看，有很多用了Tableau然后放棄的，最終回到了國產(chǎn)BI，只能說各有選擇吧。
2、再來說說數(shù)據(jù)倉庫
在我看來，數(shù)據(jù)倉庫就是用來進行數(shù)據(jù)分析的，因為企業(yè)數(shù)據(jù)量大到一定程度之后，說明該企業(yè)的規(guī)模也是非常大的，數(shù)據(jù)庫在進行大量數(shù)據(jù)查詢的時候效率較低。
如果每次分析都從數(shù)據(jù)庫里取數(shù)，那么會非常麻煩，所以就有了數(shù)據(jù)倉庫，每隔一段時間把數(shù)據(jù)庫里面的所有數(shù)據(jù)放到數(shù)據(jù)倉庫里分析。
數(shù)據(jù)倉庫整合多個數(shù)據(jù)源，進行多維的分析，其架構(gòu)一共有4層：
3、兩者的區(qū)別
先對兩者的概念進行一個簡單的總結(jié)：
- 數(shù)據(jù)倉庫是利用數(shù)據(jù)平臺提供的計算和存儲能力，在一套方法論指導下建設的一整套的數(shù)據(jù)表
- 數(shù)據(jù)中臺包含了數(shù)據(jù)平臺和數(shù)據(jù)倉庫的所有內(nèi)容，將其打包，并且以更優(yōu)雅以及更產(chǎn)品化的方式對外提供服務和價值
然后你就會發(fā)現(xiàn)：數(shù)據(jù)中臺其實包含數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)中臺可以將企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫建設的投入價值進行最大化。再來擴大一點，說說和BI的關(guān)系吧，數(shù)據(jù)倉庫是BI的基石，數(shù)據(jù)倉庫為BI系統(tǒng)提供良好的數(shù)據(jù)基礎。
數(shù)據(jù)倉庫的主要場景是支持管理決策和業(yè)務分析，而數(shù)據(jù)中臺則是將數(shù)據(jù)服務化之后提供給業(yè)務系統(tǒng)，目標是將數(shù)據(jù)能力滲透到各個業(yè)務環(huán)節(jié)，不限于決策分析類場景。
數(shù)據(jù)中臺也可以將已建好的數(shù)據(jù)倉庫當成數(shù)據(jù)源，對接已有數(shù)據(jù)建設成果，避免重復建設。當然也可以基于數(shù)據(jù)中臺提供的能力，通過匯聚、加工、治理各類數(shù)據(jù)源，構(gòu)建全新的離線或?qū)崟r數(shù)據(jù)倉庫。
不過數(shù)據(jù)中臺更加偏重于數(shù)據(jù)使用，較之于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)組織形式，數(shù)據(jù)中臺的數(shù)據(jù)覆蓋范圍更廣、數(shù)據(jù)關(guān)系和處理模式更復雜、數(shù)據(jù)使用方式更靈活，因而給企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)使用人員的能力帶來較大挑戰(zhàn)。
網(wǎng)頁標題：談談中臺、數(shù)倉和報表平臺的區(qū)別，你看的都不對
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