大数据集市？大数据集成？

金生 05-06 116

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摘要： 一文读懂数据平台、大数据平台、数据中台数据仓库、大数据平台和数据中台的主要区别如下：数据仓库核心概念：面向主题、集成且稳定的数据集合，主要用于支持...

一文读懂数据 平台、大数据平台、数据中台

数据仓库、大数据平台和数据中台的主要区别如下：数据仓库核心概念：面向主题、集成且稳定的数据集合，主要用于支持企业的决策制定。主要特点：数据仓库的数据是经过清洗、整合的，结构相对固定，适合进行历史数据分析和复杂查询。大数据平台核心概念：专注于处理海量、实时数据的计算和存储的系统。

数据平台：是一个较为宽泛的概念，泛指用于数据管理、处理和分析的各种工具和系统的集合。可以包括数据库、数据仓库、数据集市、数据湖以及大数据平台等多种类型。主要目的是支持企业的数据管理和分析需求，但具体功能和范围可能因企业需求和技术发展而异。

这篇文章深入探讨了数据仓库、大数据平台和数据中台之间的核心概念及其差异。数据仓库是面向主题、集成且稳定的，用于支持决策，而大数据平台则专注于处理海量、实时数据的计算和存储。数据中台则更侧重于数据服务化，通过聚合治理跨域数据，提供标准化服务，以加速数据价值转化为企业响应能力。

数据中台与大数据平台0、0的关系在于，数据中台建立在大数据平台之上，提供机制与工具来实现数据能力的全局共享与复用。在硅谷，大数据平台在设计时通常包含数据中台的要素，而在国内，数据中台的引入旨在解决数据孤岛、应用孤岛等问题。

大数据时代,运营商如何应对?

总之，大数据为电信运营商提供了新的机遇和挑战。运营商需要充分利用自身优势，创新商业模式，实现数据的价值转化。同时，要确保数据的应用合法合规，避免侵犯用户隐私。在未来，数据化程度越高的行业，大数据的应用场景和价值也将越高。电信运营商应把握这一趋势，赢得竞争先机。

面对大数据时代的潮流以及互联网企业的竞争，运营商应当利用自有数据优势提升自身数据运营能力。首先，运营商应整合现有数据建立数据集市，利用实时处理大数据的能力，打造基于数据的实时营销解决方案，提升企业销售服务能力。

G时代运营商通过服务战略、社交化和定制化提升竞争力的方式如下：服务战略化：以用户为中心：确保服务的价值得到用户认可，从用户需求出发，创新服务模式。现代服务业转型：通过信息服务业和现代服务业的转型，提升运营主动性，应对OTT 业务挑战。政策支持：利用国家政策推动服务创新，如合理规划和财税政策。

总评：大数据对运营商而言，是蓝海，是解药，但是否能真正发挥作用，还需运营商的实践。研究院建议运营商们还是循序渐进，结合自身优势，选择合适的商业模式切入，早日打开大数据的“金矿”之门。

大数据时代的应对策略（1）大数据时代应以智慧创新理念融合大数据与云计算，在大数据洪流中提升知识价值洞察力，实施高效实时个性化运作，建立有效增值的商业模式，确保应对APT之类的新型安全威胁。

大数据平台层级结构

1、大数据平台架构分为三层：原始数据层、数据仓库、数据应用层。原始数据层，也称ODS层，用于存储基础日志数据、业务线上库和其他来源数据，数据仓库通过ETL处理ODS层数据产出主题表。数据仓库分为基础层、主题层和数据集市，ODS层特性侧重查询与变动性大，数据仓库为企业层级，数据集市则偏向解决特定业务问题。

2、其生态系统从0版的三层架构演变为现在的四层架构：底层——存储层现在互联网数据量达到PB级，传统的存储方式已无法满足高效的IO性能和成本要求，Hadoop的分布式数据存储和管理技术解决了这一难题。

3、工业互联网平台构建于海量数据采集、汇聚、分析服务，旨在支持制造业数字化、网络化、智能化需求，形成工业云平台。平台架构主要由三大核心层级构成：边缘层、平台层（工业PaaS层）、应用层（saas层）。边缘层负责数据采集与处理。

4、然而，在大数据时代，得益于大数据技术的突破，大量的非结构化、异构化的数据能够得到储存和分析，这一方面提升了我们从数据中获取知识和洞见的能力，另一方面也对传统的精确思维造成了挑战。舍恩伯格指出，“执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。

5、在大数据领域，数据处理是一个复杂且多层次的过程，很自然地形成了一个金字塔式的结构。这个金字塔的基底是原始数据的收集，包括各种来源、格式和结构的海量数据。这一阶段的关键是确保数据的完整性和准确性，为后续处理奠定坚实基础。向上移动到金字塔的中层，数据开始经历清洗、整合和转换的过程。