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大数据中数据湖和数据中台的区别有哪些

发布时间:2021-06-16 14:07:00 来源:亿速云 阅读:94 作者:小新 栏目:大数据

这篇文章主要介绍大数据中数据湖和数据中台的区别有哪些,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!

一、数据湖的定义

维基百科上定义,数据湖(Data Lake)是一个以原始格式存储数据的存储库或系统。它按原样存储数据,而无需事先对数据进行结构化处理。一个数据湖可以存储结构化数据(如关系型数据库中的表),半结构化数据(如CSV、日志、XML、JSON),非结构化数据(如电子邮件、文档、PDF)和二进制数据(如图形、音频、视频)。

但是随着大数据技术的融合发展,数据湖不断演变,汇集了各种技术,包括数据仓库、实时和高速数据流技术、数据挖掘、深度学习、分布式存储和其他技术。逐渐发展成为一个可以存储所有结构化和非结构化任意规模数据,并可以运行不同类型的大数据工具,对数据进行大数据处理、实时分析和机器学习等操作的统一数据管理平台。

二、数据中台的定义

关于数据中台,笔者查阅了很多资料,也没有找到对于它的确切和标准定义。事实上也是如此,实际上,数据中台是一个具有“中国特色”的概念,在国外并没有太多人谈论数据中台。

通俗来讲,数据中台是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制,一种战略选择和组织形式,是依据企业特有的业务模式和组织架构,通过有形的产品和实施方法论支撑,构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。

三、数据湖与数据中台的关系,数据湖和数据中台的区别

大数据时代,数据量越来越多,数据形式日益复杂,而以数据仓库为代表的、现有的数据存储和处理技术无法满足海量、多样的数据处理需求的背景下产生的。“数据湖”是将复杂的事物具象化,偏技术一些,以一个形象的名字,反应了它在大数据存储和大数据处理方面的优势和能力。

数据湖作为一个集中的存储库,可以在其中存储任何形式(结构化和非结构化)、任意规模的数据。在数据湖中,可以不对存储的数据进行结构化,只有在使用数据的时候,再利用数据湖强大的大数据查询、处理、分析等组件对数据进行处理和应用。因此,数据湖具备运行不同类型数据分析的能力。

数据湖和数据中台的区别?

数据中台从技术的层面承接了数据湖的技术,通过数据技术,对海量、多源、多样的数据进行采集、处理、存储、计算,同时统一标准和口径,把数据统一之后,以标准形式存储,形成大数据资产层,以满足前台数据分析和应用的需求。

数据湖更强调应用,离业务更近,强调服务于前台的能力,实现逻辑、算法、标签、模型、数据资产的沉淀和复用,能更快速的相应业务和应用开发的需求,可追溯,更精准。

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