客户A：“我们企业很早就有数据仓库，还需要建大数据平台吗？”
客户B：“我们企业有大数据平台，并且在上面实施了数据仓库，那我们还需要建数据中台吗？
客户C：“我们企业有数据仓库，因为数据量少就没有建大数据平台，听说数据中台概念很火，那我们还需要建数据中台吗？”
这是现在数据行业经常讨论的问题。那么，数据仓库、大数据平台和数据中台究竟有哪些区别，企业应该怎么选？
三者有哪些区别？
数据仓库、数据平台和数据中台的区别是什么？下面用一张图来说明。
1、概念上的区别：
数据中台：企业级的逻辑概念，体现企业 D2V（Data to Value）的能力。
数据仓库：一个相对具体的功能概念，是存储和管理一个或多个主题数据的集合。
大数据平台：在大数据基础上出现的融合了结构化和非结构化数据的数据基础平台。
2、应用上的区别：
数据中台：距离业务更近，通过将数据服务化之后提供给业务系统，为业务提供速度更快的服务，不仅限于分析型场景，也适用于交易型场景，强调共享和复用；
数据仓库：支持管理决策分析，主要应用于BI；
大数据平台：除传统BI应用外，更多融入了和人工智能算法的交互和实现；
3、价值上的区别：
数据中台：建立在数据仓库和大数据平台上，是加速企业从数据到业务价值过程的中间层。数据中台将数据生产为一个个数据 API 服务，以更高效的方式为业务提供服务。
数据仓库：存储的数据大多是根据需求有针对性抽取的结构化历史数据，能够生成各类报表，但这些报表都无法实时产生，因此，尽管能提供部分业务价值，但不能直接影响业务。
大数据平台：为解决数据仓库不能处理非结构化数据和报表开发周期长的问题而产生。大数据平台先是通过将企业所有数据（包括结构化和非结构化数据）抽取出来放到一起，成为一个大的数据集，再根据业务需求，单独提取其中的小数据集并提供给数据应用。
数据仓库算产品，大数据平台算平台，数据中台的精髓在于其机制，数据中台不是一个产品，而是一套体系，是一种组织架构，数据中台的开发和建设既可以建立企业数据仓库基础上，也可以建立在企业大数据平台基础上，区别就在于企业的数据应用场景是否多元化。
数据中台承载的对象
数据中台不是一个简单的系统应用， 数据对于一个企业来说是推动业务的核心。数据中台承载的对象是能力，包括业务能力、技术能力、计算能力、数据能力、AI能力等等，所有企业从组织层面可沉淀、可复用的各种能力。数据中台所做的不仅仅只是整合数据，找到数据，他将沉淀的各种能力共享给前台各种应用，从缩减时间、降低成本、规避风险、提高效率等各个方面全方位提升企业数字化敏捷力。
数据中台能解决哪些问题？
1、效率问题
为什么应用开发增加一个报表，就要十几天时间？为什么不能实时获得用户推荐清单？当业务人员对数据产生一点疑问的时候，需要花费很长的时间，结果发现是数据源的数据变了，最终影响上线时间。
2、协作问题
当业务应用开发的时候，虽然和别的项目需求大致差不多，但因为是别的项目组维护的，所以数据还是要自己再开发一遍。
3、能力问题
数据的处理和维护是一个相对独立的技术，需要相当专业的人来完成，但是很多时候，我们有一大把的应用开发人员，而数据开发人员很少。
这三类问题都会导致应用开发团队变慢。这就是中台的关键——让前台开发团队的开发速度不受后台数据开发的影响。
所以企业无论数据量大小，只要有业务场景需求，降低开发成本，快速灵活的开发业务应用产品，就应该把数据中台的建设提上议程，在具体技术选型上，可以根据数据量的大小和场景的复杂度来选择。
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