数据中台是将数据服务化之后提供给业务零碎，指标是将数据能力渗透到各个业务环节，不限于决策分析类场景；而数据仓库的次要场景是反对管理决策和业务剖析。比照数据仓库，数据中台有什么异同？
一、什么是数据中台？
数据中台是对既有 / 新建信息化零碎业务与数据的积淀，是实现数据赋能新业务、新利用的两头、撑持性平台。对数据中台最深的解释就是其“两化”，即：业务数据化和数据业务化，贴合业务倒退之后造成“四化”，即：业务数据化、数据资产化、资产服务化、服务业务化。
数据中台个别采纳全新数据技术架构，能够更不便地进行数据价值的开掘。随着企业数据量越来越大，智能化场景越来越多，传统架构的存储计算能力无奈满足这类数据业务的需要。而随着人工智能、物联网等技术的倒退，从看似无用的数据中开掘出新价值的能力也越来越强，新的技术架构为这些场景的建设提供了很好的能力撑持。
二、数据中台和数据仓库有什么异同？
目前，有很多企业紧跟潮流，很多原来的数据仓库 + 数据集市这种模式的数据服务企业，摇身一变就成了数据中台，最初发现只是名字变了，两头的加工逻辑，数据处理思路没有产生变更，还是拉宽表，出报表。所以，数据中台与数据仓库有什么异同？
首先，概念上的不同。数据仓库是一个面向主题的、集成的、随工夫变动的、但信息自身绝对稳固的数据汇合，用于对管理决策过程的反对。从定义看，数据仓库的宿命是对管理决策过程提供反对，最好的进口是团体 BI，所以大部分的教材会把数据仓库和商业智能放在一个章节。然而数据中台侧重点更贴合业务，来自于业务，服务与业务，对业务的撑持是全方位的，提供的形式也是多种多样的。
其次，数据中台建设蕴含数据体系建设，也就是数据中台蕴含数据仓库的残缺内容，数据中台将企业数据仓库建设的投入价值进行最大化，以放慢数据赋能业务的速度，为业务提供速度更快、更多样的数据服务。
数据中台继续一直地将数据进行资产化、价值化并利用到业务，而且关注数据价值的经营。
数据中台也能够将已建好的数据仓库当成数据源，对接已有数据建设成绩，防止反复建设。当然也能够基于数据中台提供的能力，通过汇聚、加工、治理各类数据源，构建全新的离线或实时数据仓库。
综上所述，数据中台更贴合业务，离业务侧更近，不仅仅是技术中台构建的，更是须要业务参加的，在生产流动中可能产生数据价值的。
建设数据中台，实质上要解决的是一类问题，就是晋升企业经营的效率，压缩老本，更好地应答外部环境疾速的变动，最终发明更多的业务价值。如果您的企业正尝试建设数据中台，捷码低代码平台和弱小的捷码模块化数据产品及服务，是一个十分值得尝试的抉择，它能提供定制化、解决方案级的数据接入、数据开发、数据治理、数据资产、BI 等丰盛的平台能力。