数据中台

信息化平台的建设还是要以 ROI（Return On Investment）来支持。

1. 数据库：传统的关系型数据库的主要应用是 OLTP，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易
2. 数据仓库：数据仓库系统的主要应用是 OLAP，支持复杂的数据分析，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果，可做到业务的历史快照，总结性数据以及高纬度分析
3. 数据集市：可以理解为是一种"小型数据仓库"，只包含单个主题，且关注范围也非全局，数据从企业范围的数据库、数据仓库中抽取出来，迎合专业用户群体的特殊需求，其面向部门级业务或某一个特定的主题，良好地解决了灵活性和性能之间的矛盾
4. 数据湖：存储企业各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可供存取、处理、分析及传输，主要解决的是“看见数据”的问题，作为全局数据汇总及处理的一个核心功能，数据湖在数据中台建设中必不可少，除了为数据仓库提供原始数据之外，数据湖也可以直接为上层的数据应用提供服务
5. 大数据平台：个性化、多样化数据，以处理海量数据存储、计算及流数据实时计算等场景为主的一套基础设施，使用大数据平台，企业可以比竞争对手更快地作出数据驱动的决策，更快地推出适应客户需求的产品
6. 数据中台：我们知道所有关于数据工具的建设，其目的都是为了从数据中提取价值来支持更有效的数据运营，那么不能指导实际行动，创造实际价值的数据以及从数据中产生的知识是无用的，那花大价钱来做这个系统也没有必要。数据中台概念的出现，很大程度上是原来的大数据系统建设的 ROI 不如人意，企业投入了大量的物力、财力和人力建设了大数据平台，却发现并没有给企业带来更多应用的价值，各应用系统建设并未有大的改观。而数据中台的全局数据仓库、大数据协调共享等能力，真正解决了各应用系统重复开发、数据标准不统一、数据孤岛等问题，从而提升了数据价值和信息化平台建设的高 ROI。