漫画：数据仓库、数据中台、数据湖，终于搞懂了 1、数据仓库数据仓库由数据仓

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1、数据仓库
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数据仓库由数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出，英文名称为Data Warehouse ，可简写为DW或DWH 。
数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建，为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
主要特点如下:
■ 面向主题，指数据仓库内的信息是按主题进行组织的，而不是像业务系统那样按照功能组织。
■ 集成，指数据仓库中的信息不是从各个业务系统中简单抽取出来的，而是经过一系列加工、整理和汇总的过程，因此数据仓库中的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
■ 数据是基于历史的，指数据仓库内的信息并不只是反映企业当前的状态，而是记录了从过去某一时点到当前各个阶段的信息。通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。
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MOLAP ，数据以多维方式存储以减少存储空间并提高查询效率，代表厂商为微软；

ROLAP ，数据以关系数据库方式存储，代表厂商为SAP BO 。

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■ 数据实时性问题：由于数据仓库是基于历史数据的，无法满足现代企业管理需求，原来数据仓库基于历史数据设计主要是为了提高查询效率，但是现代的硬件技术与分布式计算早已提供了更好的解决方法。
■ 数据共享问题：数据仓库以主题方式组织数据，比如财务数据、销售数据、采购数据，就使得在解决数据孤岛的问题上又形成了一棵棵“数据烟囱” ，各部门在使用数据时，仍然会面临数据不一致问题，且数据仓库与业务之间高度耦合，也使得数据仓库维护工作量很大，修改起来工作量巨大，难以跟上管理变革。
■ 数据分析对业务的支撑不足：由于数据分析是基于历史数据的分析，而业务是实时的，所以两者之间存在一定的时间差，导致数据分析只能起到对业务的“支撑”作用，而无法起到对业务的“驱动”作用。
2、数据中台

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数据中台主要特点如下：
■ 数据是“打平”的，而非主题式，以利于企业从全局角度对数据进行分析。
■ 数据是实时的，实时不是简单指数据只有最新数据，而是不仅仅有历史数据，也有当前实时数据，当数据发生变化时，如果对历史数据产生影响，历史数据的影响也要能实时反应出来。
■ 数据是可平滑扩充的，利用分布式存储与分布式计算技术，当数据量扩大或者分析业务扩充时，能够在不影响已有数据的情况下，快速平滑扩充。
■ 数据的变化与使用是可追溯的，支持血缘追溯功能，当数据发生错误时，可快速定位错误的来源，并且对数据的影响范围与用户清晰，化被动为主动。