現在是一個信息爆炸的時代，面臨急速增長的各式各樣的信息數據，大數據技術也不斷更新迭代，數據管理工具飛速發展，成都星云聯動前面的文章已經介紹了決策支持系統、商業智能、數據倉庫、數據中臺、數據湖等概念，它們都與數據有關系，但在了解的過程中特別容易弄混淆，本文，星云聯動主要介紹數據湖和數據倉庫、數據中臺以及大數據中心的區別，以便您能更好的理解。
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數據湖
是所有結構化和非結構化企業數據的單一存儲，它承載質量有限的未精煉數據，并要求消費者處理并手動為數據增加價值，通常數據準備，報告，可視化，高級分析，數據科學和機器學習的良好基礎。
數據倉庫
數據倉庫是來自兩個或更多不同來源的集成和結構化數據的中央存儲庫，該系統主要用于報告和數據分析，并且被認為是商業智能的核心組件，數據倉庫實現了預定義和可重復的分析模式，這些模式已分發給企業中的大量用戶。
數據中臺
數據中臺的“中臺”這個概念，是相對于前臺和后臺而生，是前臺和后臺的鏈接點，將業務共同的工具和技術予以沉淀。數據中臺是指數據采集交換、共享融合、組織處理、建模分析、管理治理和服務應用于一體的綜合性數據能力平臺，在大數據生態中處于承上啟下的功能，提供面向數據應用支撐的底座能力。
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數據湖和數據倉庫的區別
1、在存儲方面，數據湖的數據是可以呈現結構化、半結構化和非結構化的，數據湖的數據保持原有形式狀態，僅在分析時進行轉換。數據倉庫的數據通常從事務系統重提取，數據呈結構化形式。
2、數據湖在數據抓取中捕獲半結構化和非結構化數據。而數據倉庫在數據加載到數據倉庫之前，會對數據進行清理和轉換，在數據抓取中捕獲結構化數據并將其按模式組織。
3、數據湖適合非結構化數據的深入分析，數據倉庫適用于高度結構化的月度報告等。
4、在架構中數據湖通常在存儲數據之后定義架構，使用較少的初始工作并提供更大的靈活性。而數據倉庫中是在存儲數據之前定義架構。
數據湖和數據中臺的區別
1、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，能更快速的進行相應業務和應用開發的需求，可追溯，更精準。
2、數據中臺對海量的數據進行采集處理并以統一標準進行存儲，形成大數據資產層，以滿足前臺數據分析和應用的需求。
數據湖和大數據中心的區別
數據中心現在一般都指的是概念上、邏輯上和物理上的IT基礎設施，曾在商業智能系統用用里也經常出現，但現在的BI系統和數據中臺逗很少用這個詞了。數據中心比較具體，相比來說數據湖更加抽象。
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