数据仓库、数据集市、数据湖、数据中台到底有什么区别?都得做吗?

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2021-09-0217:19:03 评论 26 2492字
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经常看到有人问这个问题,数据玩家也看过很多解释,感觉都不够直观,本文尝试用一个大家都理解的例子来说明。

一、什么是数据仓库?

大家都去宜家买过东西吧,还记得一楼的大仓库不,你如果看中了某个家具,想要自己去仓库提货,一般都会记下商品上的编码:

 

数据仓库、数据集市、数据湖、数据中台到底有什么区别?都得做吗?

 

这个编码对于顾客来说,肯定是没有任何含义的,看到这个编码,不可能知道他是一个什么商品。

但是这个编码,对于仓库管理员来说是有含义的,他们可以清楚的知道,是哪一个货架,哪一个位置。

当然,顾客到仓库里顺着货架和位置也可以找到商品,但是总归不太直观,挑选的过程还是得在楼上进行。

因此数据仓库就相当于宜家的一楼仓库,在这里,数据(家具)按照特定的模型,如FS-LDM等(货架-位置)组织起来,这种模型,对于顾客(业务人员,数据最终用户)是不友好的,但是对于科技人员(仓库管理员,宜家员工)来说相对友好,因为他按照一种更加集约化的规则将数据(家具)管理起来了,存放集中、规整,提取数据(提货)不用跨库(货仓)寻找,查找的效率更加高。

二、那什么是数据集市呢?

还是用这个例子,上文提到,数据仓库对业务人员不是很友好,同样,你总不能让顾客直接逛仓库吧?顾客的需求,是按照家具的种类分门别类,按照家庭的不同房间,组合在一起展示的,正如宜家楼上的展厅:

 

数据仓库、数据集市、数据湖、数据中台到底有什么区别?都得做吗?
来自:https://factualfacts.com/ikea-stores-are-designed-like-mazes-to-try-and-prevent-customers-from-leaving/

 

虽然也被吐槽像迷宫一样,但是总的来说,购物体验肯定比逛仓库来得好多了。

所以,数据集市就像宜家楼上的展厅,正如其名字"集市"一样,是一个面向最终用户(顾客)的数据市场,在这里,数据(家具)以一种更加容易被业务人员(顾客)接受的方式组合在一起,这些组合方式可能是多变的,因为业务人员(顾客)的需求是多变的,因此我们需要定期调整集市的计算口径(展厅的陈列方式),经常会创建新的数据集市(装修新的展厅)。

数据仓库和集市的概念理解了,其他一些相关问题也就迎刃而解,比如为什么有了数据仓库还要建数据集市?等等。

三、那什么是数据湖呢?

数据湖至今仍然没有一个特别标准的概念,各种概念中,比较统一的一点是数据湖存储的是未经加工的原始数据,包含结构化和非结构化的各类数据。数据玩家仍然尝试用上面的例子来解释。

大家都知道,宜家的家具是需要自己组装的,所以宜家的顾客们都有一些动手能力,他们突发奇想,所有的家具能不能全部拆散成零部件存放,由顾客们根据实际需要挑选零部件自行拼装?

所以,数据湖就是一个存储了所有企业内原始数据(家具零部件)的存储,这就带来一系列问题,加工后数据的存储已经非常复杂,原始数据则依赖更多的管理功能,不然数据又多又杂难以管理,数据湖会退化为数据沼泽。此外,原始数据如果缺少统一的数据标准,就像不同的家具零部件之间的接口不同,那就无法组装在一起了。

数据仓库、数据集市、数据湖、数据中台到底有什么区别?都得做吗?

因此,数据湖必须有完善的数据管理功能,也依赖于统一的数据标准和良好的数据质量管理。

四、那什么又是数据中台呢?

数据中台也没有一个特别明确的定义,这里很难套用宜家的例子强行解释了,我们来看下各类数据平台:

 

数据仓库、数据集市、数据湖、数据中台到底有什么区别?都得做吗?

在我们传统的数据应用中,随着数据对于业务友好度的增加,其时效性也在减弱。而我们的目标,显然是数据又快又好。既然各部门的需求都不一样,为何不让业务自助分析数据呢?于是我们有了右上角的目标状态。但是这个理想状态和我们现在的数据应用中间有巨大的空隙,靠什么来填补?答案就是数据中台。

我们可以将其分为狭义的数据中台和广义的数据中台。狭义的数据中台,指的是一套数据应用和工具,包括分布式ETL、数据资产管理、数据标签管理、数据沙箱、自助分析平台、元数据管理、数据质量管理等等,底层则已现有的数仓、大数据平台等为数据源,为企业提供数据资产管理的能力,并持续挖掘数据价值,持续提供数据智能服务。

广义的数据中台,则在狭义的数据中台基础之上,包含了顶层数据战略,数据治理体系以及数据管理及运营、数据文化培养和组织架构支撑,是一套持续管理和运营的体系。

可以这么说,狭义的数据中台,是专为达成数据中台的使命而打造,一类是让数据更快的处理、整合、加工,比如分布式ETL工具。随着传统数据被大数据平台逐步替代,ETL工具对于大数据平台的适配也需要与时俱进,支持分布式计算、弹性计算,并且减少开发量。

另一类是让数据更好的产生业务价值,比如数据标签管理,自助分析平台等。数据标签大家都在用,但是真正深度使用的企业都会感觉:建好容易用好难,如果没有一套标签管理系统,标签是否重复加工,标签的使用率、准确性等都无从掌控,业务部门想要针对近期营销活动新建一个标签,还得走开发流程,时效性也难以保证。数据标签管理系统就是为了解决数据标签的使用问题而建立。自助分析平台则是方便业务人员自助进行数据分析、加工、探索的平台,它与数据沙箱结合,直接将去隐私化的生产数据提供业务人员分析,使数据更快的产生价值,支撑关键决策。

广义的数据中台,则是辅助狭义数据中台达成使命的机制,虽然看起来都很"虚",但是却是数据中台成功落地的必要保障。

五、那所有这些都必须做吗?

这个问题要看具体的企业情况,总的来说,一个大原则是以满足业务发展为第一优先,不要为了做基础设施而做基础设施,一定要以能解决业务诉求为最终目的。

《人月神话》里早就宣告了银弹不存在,自然,数据仓库、数据集市、数据湖、数据中台都不是银弹,千万不能以为做了他们就水到渠成,数字化转型就自动完成了。

简言之,用了一系列时髦的新技术不见得就是数字化领军企业,不用也不见得就是古典互联网时代的落后作坊。关键是认清自身的数字化现状,拟定数字化目标,制定数字化路径,优选场景,实现价值。新技术、各类数据基础设施只是这条道路上,一套套切实可行的行动方案,是把过去银行的种种数字化的尝试,重新以体系化、结构化的方法论梳理,并且赋予当下最新的技术架构予以实施。

 

End.

作者:Kevin Zhang

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