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数据中台和数据仓库的异同

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一、不同

 

1.首先表现在计算存储上

传统的数据仓库基于OLAP类型的数据库,后续发展为MPPHadoopGreenPlum混合架构。

数据中台从一诞生起,就使用HadoopMPPRDSFlink等混合架构,随需搭配,满足各类数据计算的要求。

 

2.不同的应用场景和价值体系

传统的数仓只是满足领导和业务人员数据决策的需要,因此更多的体现在报表输出,使用者以小部分的业务人员和决策层为主,新需求的开发周期以月甚至到年为计。

而数据中台由于起家于互联网企业,其使用对象扩大到一线服务人员和商家企业,其业务需求更繁杂,包含诸多不确定性的应用场景,很难用传统的报表系统满足需求,因此必须要使用随需应变的数据服务来快速满足不断变化的业务需求。

3.在体系架构上,数据中台是由多个组件构成,除了计算平台外,其方案由多个分布式服务系统提供,满足不同业务需求和高并发和系统自动扩容需求,除了大数据存储和计算平台外,还包含数据仓库建设、数据开发IDE、数据同步服务、数据治理、对外统一数据服务、实时流计算平台和开发平台等等,敏捷BI报表开发等多个组件,通过多个组件组成一整套方案。这一点传统的数据仓库是远远达不到的。

 

二、相同之处

 

在建模方法上,数据中台同样也采用传统的数仓维度建模法,按照事实表,维表来构建数据中台的数据模型,这一点二者是一致的。

 

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创建时间:2020-07-27 16:51
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