大数据中数据湖和数据中台的区别有哪些

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一、数据湖的定义

维基百科上定义，数据湖（Data Lake）是一个以原始格式存储数据的存储库或系统。它按原样存储数据，而无需事先对数据进行结构化处理。一个数据湖可以存储结构化数据（如关系型数据库中的表），半结构化数据（如CSV、日志、XML、JSON），非结构化数据（如电子邮件、文档、PDF）和二进制数据（如图形、音频、视频）。

但是随着大数据技术的融合发展，数据湖不断演变，汇集了各种技术，包括数据仓库、实时和高速数据流技术、数据挖掘、深度学习、分布式存储和其他技术。逐渐发展成为一个可以存储所有结构化和非结构化任意规模数据，并可以运行不同类型的大数据工具，对数据进行大数据处理、实时分析和机器学习等操作的统一数据管理平台。

二、数据中台的定义

关于数据中台，笔者查阅了很多资料，也没有找到对于它的确切和标准定义。事实上也是如此，实际上，数据中台是一个具有“中国特色”的概念，在国外并没有太多人谈论数据中台。

通俗来讲，数据中台是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制，一种战略选择和组织形式，是依据企业特有的业务模式和组织架构，通过有形的产品和实施方法论支撑，构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。

三、数据湖与数据中台的关系，数据湖和数据中台的区别

大数据时代，数据量越来越多，数据形式日益复杂，而以数据仓库为代表的、现有的数据存储和处理技术无法满足海量、多样的数据处理需求的背景下产生的。“数据湖”是将复杂的事物具象化，偏技术一些，以一个形象的名字，反应了它在大数据存储和大数据处理方面的优势和能力。

数据湖作为一个集中的存储库，可以在其中存储任何形式（结构化和非结构化）、任意规模的数据。在数据湖中，可以不对存储的数据进行结构化，只有在使用数据的时候，再利用数据湖强大的大数据查询、处理、分析等组件对数据进行处理和应用。因此，数据湖具备运行不同类型数据分析的能力。

数据湖和数据中台的区别？

数据中台从技术的层面承接了数据湖的技术，通过数据技术，对海量、多源、多样的数据进行采集、处理、存储、计算，同时统一标准和口径，把数据统一之后，以标准形式存储，形成大数据资产层，以满足前台数据分析和应用的需求。

数据湖更强调应用，离业务更近，强调服务于前台的能力，实现逻辑、算法、标签、模型、数据资产的沉淀和复用，能更快速的相应业务和应用开发的需求，可追溯，更精准。

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