大數據中數據湖和數據中臺的區別有哪些

這篇文章主要介紹大數據中數據湖和數據中臺的區別有哪些，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

一、數據湖的定義

維基百科上定義，數據湖（Data Lake）是一個以原始格式存儲數據的存儲庫或系統。它按原樣存儲數據，而無需事先對數據進行結構化處理。一個數據湖可以存儲結構化數據（如關系型數據庫中的表），半結構化數據（如CSV、日志、XML、JSON），非結構化數據（如電子郵件、文檔、PDF）和二進制數據（如圖形、音頻、視頻）。

但是隨著大數據技術的融合發展，數據湖不斷演變，匯集了各種技術，包括數據倉庫、實時和高速數據流技術、數據挖掘、深度學習、分布式存儲和其他技術。逐漸發展成為一個可以存儲所有結構化和非結構化任意規模數據，并可以運行不同類型的大數據工具，對數據進行大數據處理、實時分析和機器學習等操作的統一數據管理平臺。

二、數據中臺的定義

關于數據中臺，筆者查閱了很多資料，也沒有找到對于它的確切和標準定義。事實上也是如此，實際上，數據中臺是一個具有“中國特色”的概念，在國外并沒有太多人談論數據中臺。

通俗來講，數據中臺是一套可持續“讓企業的數據用起來”的機制，一種戰略選擇和組織形式，是依據企業特有的業務模式和組織架構，通過有形的產品和實施方法論支撐，構建一套持續不斷把數據變成資產并服務于業務的機制。

三、數據湖與數據中臺的關系，數據湖和數據中臺的區別

大數據時代，數據量越來越多，數據形式日益復雜，而以數據倉庫為代表的、現有的數據存儲和處理技術無法滿足海量、多樣的數據處理需求的背景下產生的。“數據湖”是將復雜的事物具象化，偏技術一些，以一個形象的名字，反應了它在大數據存儲和大數據處理方面的優勢和能力。

數據湖作為一個集中的存儲庫，可以在其中存儲任何形式（結構化和非結構化）、任意規模的數據。在數據湖中，可以不對存儲的數據進行結構化，只有在使用數據的時候，再利用數據湖強大的大數據查詢、處理、分析等組件對數據進行處理和應用。因此，數據湖具備運行不同類型數據分析的能力。

數據湖和數據中臺的區別？

數據中臺從技術的層面承接了數據湖的技術，通過數據技術，對海量、多源、多樣的數據進行采集、處理、存儲、計算，同時統一標準和口徑，把數據統一之后，以標準形式存儲，形成大數據資產層，以滿足前臺數據分析和應用的需求。

數據湖更強調應用，離業務更近，強調服務于前臺的能力，實現邏輯、算法、標簽、模型、數據資產的沉淀和復用，能更快速的相應業務和應用開發的需求，可追溯，更精準。

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