一年伊始，又是企业级数据平台应用选型的高峰期；在对数据平台应用进行选型的时候，往往会看到这几个概念，数据仓库、数据湖、数据中台，那么这三个概念有什么区别？又怎么看企业需要的是什么？本文一篇给你说清楚
1、1句话说清楚核心差异
数据湖：存储没有经过任何处理的原始数据数据仓库：储存经过了数据抽取、转换和加载的结构化数据数据中台：数据管理系统，可以整合和调度数据，连接数据湖和数据仓库，同时支持多种数据处理和分析可以这么理解，数据湖就是什么数据都能丢进去；数据仓库则是储存精心整理过的数据；数据中台则是管理中心，数据湖和数据仓库里的数据，都可以取进来，并进行标准化的治理，方便所有人分析、制作多维报表，快速响应工作需求
2、6大维度对比
从更全面的维度来看，数据湖、数据仓库、数据中台主要有以下6个方面的不同
对比维度
数据仓库
数据湖
数据中台
数据形态
结构化数据为主
原始数据（结构/半结构/非结构化）
标准化数据资产
存储逻辑
Schema-on-Write（先设计后写入）
Schema-on-Read（读取时解析）
动态数据模型（可配置化）
技术架构
关系型数据库（Teradata/Oracle）
分布式存储（HDFS/S3）
微服务架构+API网关
使用场景
固定报表/BI分析
机器学习/数据探索
业务快速创新/数据产品孵化
建设成本
每TB存储成本$2,300
每TB存储成本$23
综合成本最高（含组织变革）
举例
沃尔玛销售分析系统
特斯拉自动驾驶数据池
阿里双11作战指挥系统
3、3个问题搞定企业选型
对于企业而言，需要哪个架构，只需要想清楚3个问题、1个公式即可
是否需要对原始数据进行探索？是否需要标准报表？是否需要快速支撑多个业务创新？
而在目前，数据湖仓一体化、中台轻量化以成为趋势，头部企业一般会使用【数据湖+中台】的混合架构，以便保存原始数据，又能快速赋能业务；而对于中小企业来说，直接使用面向业务赋能的轻量化数据中台无疑是更好的选择
降低技术门槛，快速上线：数据中台本身是一个面向业务的解决方案，已经把数据管理、分析和应用集成在一起，极大地降低了技术部署难度。聚焦核心业务，赋能决策：数据中台专注于业务赋能。通过数据中台，中小企业能够从实际业务场景出发，快速做出反应，而无需过多担心底层技术架构的复杂性。快速反馈和迭代：数据中台能够通过集成和自动化的方式提供实时的数据分析和反馈，通过简化的数据模型和流程，快速识别业务痛点，进行数据驱动的决策，并实现快速迭代。4、1个公式计算中台价值
那么企业到底要不要上数据中台呢？上数据中台是自己开发，还是购买云平台呢？我们使用1个公式，即可算清楚这笔帐
中台价值 = (需求响应速度提升率 × 业务线数量) - (建设成本 + 组织变革成本)
分子端揭示中台带来的价值，分母端则揭示中台价值损耗
需求响应速度提升率：即使用中台，可以带来多大的销率的提升，一般通过：【（传统开发周期 - 中台调用周期）/传统开发周期】来量化衡量业务线数量：即多少业务可以通过中台提升销率，中台价值随复用次数呈指数级增长；一般来说当使用业务线≥3时，中台规模效应开始显现建设成本：即构建数据中台带来的投入，包含平台开发、数据治理、 系统集成以及、历史系统改造成本；组织变革成本：即部门墙打破成本（KPI重构/利益重组）、人员能力升级成本（培训投入/招聘替换）等除次之外，也可以将数据资产复用度、技术债系数、变革阻力系数加入到公式之中，
中台价值= [（响应速度提升率 × 业务线数量）× 数据资产复用度] - [建设成本 × 技术债系数 + 组织成本 × 变革阻力系数]
数据资产复用度（API调用次数/数据服务使用量）
技术债系数（1.2-2.0，旧系统越多系数越高）
变革阻力系数（1.0-3.0，取决于组织文化）
而购买云平台和自研数据中台，成本差异则主要在建设成本上
自研数据中台总成本 = 基础设施建设成本 + 软件与开发成本 + 数据治理成本 + 运维与人力成本 + 组织变革成本 + 隐性风险成本使用云数据中台总成本 = 订阅服务费 + 数据存储与计算费 + 隐性机会成本因此更加建议中小企业首选云平台，一方面可以快速上线，快速响应业务；另一方面则可以小成本快速试错，不至于开发花了几百万，最后用不起来。以国内最大的BI厂商帆软旗下的在线数据中台九数云BI为例，首年购置费5888元，即可快速尝试数字化精细运营方法
总而言之，其实上不上数据中台，是自研还是购买云平台，归根结底即是计算投入产出比：
不为了做「为技术而技术」的中台；更注重业务实际是否能够使用而不是其功能完备性；将组织是否准备好了纳入考虑因素才能最终完成这个【大项目】的落地
