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1、數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別是什么?01 數(shù)據(jù)倉庫
數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse)，也稱為企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫，它是一個面向主題的、集成的、相對穩(wěn)定的、反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合存儲系統(tǒng) ，它將來自不同來源的結構化數(shù)據(jù)聚合起來，用于業(yè)務智能領域的比較和分析，數(shù)據(jù)倉庫是包含多種數(shù)據(jù)的存儲庫，并且是高度建模的。
數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的作用能實現(xiàn)跨業(yè)務條線、跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合，為管理分析和業(yè)務決策提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)倉庫能夠從根本上幫助你把公司的運營數(shù)據(jù)轉化成為高價值的可以獲取的信息（或知識），并且在恰當?shù)臅r候通過恰當?shù)姆绞桨亚‘數(shù)男畔鬟f給恰當?shù)娜?。
數(shù)據(jù)倉庫針對實時數(shù)據(jù)處理和非結構化數(shù)據(jù)處理能力較弱，以及在業(yè)務在預警預測等方面應用有一定的限制。
02 數(shù)據(jù)湖
數(shù)據(jù)湖(Data Lake)是Pentaho公司CTO James Dixon提出來一種數(shù)據(jù)存儲理念―即在系統(tǒng)或存儲庫中以自然格式存儲數(shù)據(jù)的方法。數(shù)據(jù)湖作為一個集中的存儲庫，可以在其中存儲任意規(guī)模的結構化和非結構化數(shù)據(jù) 。在數(shù)據(jù)湖中，可以存儲不需要對其進行結構化的數(shù)據(jù)，這樣就可以運行不同類型的分析。下面的定義是維基百科所給出的“數(shù)據(jù)湖”定義。
數(shù)據(jù)湖（Data Lake）是一個存儲企業(yè)的各種各樣原始數(shù)據(jù)的大型倉庫，其中的數(shù)據(jù)可供存取、處理、分析及傳輸。數(shù)據(jù)湖是以其自然格式存儲的數(shù)據(jù)的系統(tǒng)或存儲庫，通常是對象Blob或文件。數(shù)據(jù)湖通常是企業(yè)所有數(shù)據(jù)的單一存儲，包括源系統(tǒng)數(shù)據(jù)的原始副本，以及用于報告、可視化、分析和機器學習等任務的轉換數(shù)據(jù) 。數(shù)據(jù)湖可以包括來自關系數(shù)據(jù)庫（行和列）的結構化數(shù)據(jù)，半結構化數(shù)據(jù)（CSV ，日志，XML ， JSON），非結構化數(shù)據(jù)（電子郵件，文檔， PDF）和二進制數(shù)據(jù)（圖像，音頻，視頻）。
數(shù)據(jù)湖能夠幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中式管理等多種能力；數(shù)據(jù)湖融合了先進的數(shù)據(jù)科學、機器學習和人工智能技術，幫助企業(yè)構建更加優(yōu)化的數(shù)據(jù)運營模型，為企業(yè)提供預測分析、推薦模型等能力，這些模型能夠刺激企業(yè)能力的持續(xù)增長，不斷賦能于企業(yè)增長。數(shù)據(jù)湖能從以下方面幫助到企業(yè)：
實現(xiàn)數(shù)據(jù)治理；
通過應用機器學習與人工智能技術實現(xiàn)商業(yè)智能；
預測分析和模型推薦，例如：領域特定的推薦引擎；
信息追蹤與一致性保障；
基于歷史數(shù)據(jù)分析生成新的數(shù)據(jù)維度，挖掘數(shù)據(jù)深度價值；
提供集中式存儲的企業(yè)數(shù)據(jù)中心，并提供基于數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化的數(shù)據(jù)服務；
協(xié)助企業(yè)實現(xiàn)靈活的增長決策。
數(shù)據(jù)湖就是一個集中存儲數(shù)據(jù)庫，用于存儲所有結構化和非結構化數(shù)據(jù) 。數(shù)據(jù)湖可用其原生格式存儲任何類型的數(shù)據(jù)，這是沒有大小限制。
數(shù)據(jù)倉庫是位于多個數(shù)據(jù)庫上的大容量存儲庫。它的作用是存儲大量的結構化數(shù)據(jù)，并能進行頻繁和可重復的分析。
數(shù)據(jù)科學家
可能會用具有預測建模和統(tǒng)計分析等功能的高級分析工具。而數(shù)據(jù)倉庫就是數(shù)據(jù)倉庫非常適用于月度報告等操作用途，因為它具有高度結構化。在架構中數(shù)據(jù)湖通常，在存儲數(shù)據(jù)之后定義架構。使用較少的初始工作并提供更大的靈活性。
在數(shù)據(jù)倉庫中存儲數(shù)據(jù)之前定義架構。這需要你清理和規(guī)范化數(shù)據(jù)，這意味著架構的靈活性要低不少。
其實數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖是我們都需要的地方，數(shù)據(jù)倉庫非常適用于業(yè)務實踐中常見的可重復報告。當我們執(zhí)行不太直接的分析時，數(shù)據(jù)湖就很有用。

什么是數(shù)據(jù)湖,數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別是什么？

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2、如何區(qū)別數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)中臺、數(shù)據(jù)湖?我們談論數(shù)據(jù)中臺之前，我們也聽到過數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖的相關概念，它們都與數(shù)據(jù)有關系，但他們和數(shù)據(jù)中臺有什么樣的區(qū)別，下面我們將圍繞數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)中臺的區(qū)別進行介紹。
01 數(shù)據(jù)倉庫
數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse)，也稱為企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫，它是一個面向主題的、集成的、相對穩(wěn)定的、反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合存儲系統(tǒng)，它將來自不同來源的結構化數(shù)據(jù)聚合起來，用于業(yè)務智能領域的比較和分析，數(shù)據(jù)倉庫是包含多種數(shù)據(jù)的存儲庫，并且是高度建模的。
數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的作用能實現(xiàn)跨業(yè)務條線、跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合，為管理分析和業(yè)務決策提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)倉庫能夠從根本上幫助你把公司的運營數(shù)據(jù)轉化成為高價值的可以獲取的信息（或知識），并且在恰當?shù)臅r候通過恰當?shù)姆绞桨亚‘數(shù)男畔鬟f給恰當?shù)娜?。
數(shù)據(jù)倉庫針對實時數(shù)據(jù)處理和非結構化數(shù)據(jù)處理能力較弱，以及在業(yè)務在預警預測等方面應用有一定的限制。
02 數(shù)據(jù)湖
數(shù)據(jù)湖(Data Lake)是Pentaho公司CTO James Dixon提出來一種數(shù)據(jù)存儲理念―即在系統(tǒng)或存儲庫中以自然格式存儲數(shù)據(jù)的方法。數(shù)據(jù)湖作為一個集中的存儲庫，可以在其中存儲任意規(guī)模的結構化和非結構化數(shù)據(jù) 。在數(shù)據(jù)湖中，可以存儲不需要對其進行結構化的數(shù)據(jù) ，這樣就可以運行不同類型的分析。下面的定義是維基百科所給出的“數(shù)據(jù)湖”定義。
數(shù)據(jù)湖（Data Lake）是一個存儲企業(yè)的各種各樣原始數(shù)據(jù)的大型倉庫，其中的數(shù)據(jù)可供存取、處理、分析及傳輸。數(shù)據(jù)湖是以其自然格式存儲的數(shù)據(jù)的系統(tǒng)或存儲庫，通常是對象Blob或文件。數(shù)據(jù)湖通常是企業(yè)所有數(shù)據(jù)的單一存儲，包括源系統(tǒng)數(shù)據(jù)的原始副本，以及用于報告、可視化、分析和機器學習等任務的轉換數(shù)據(jù) 。數(shù)據(jù)湖可以包括來自關系數(shù)據(jù)庫（行和列）的結構化數(shù)據(jù)，半結構化數(shù)據(jù)（CSV，日志， XML，JSON），非結構化數(shù)據(jù)（電子郵件，文檔，PDF）和二進制數(shù)據(jù)（圖像，音頻，視頻）。
數(shù)據(jù)湖能夠幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中式管理等多種能力；數(shù)據(jù)湖融合了先進的數(shù)據(jù)科學、機器學習和人工智能技術，幫助企業(yè)構建更加優(yōu)化的數(shù)據(jù)運營模型，為企業(yè)提供預測分析、推薦模型等能力，這些模型能夠刺激企業(yè)能力的持續(xù)增長，不斷賦能于企業(yè)增長。數(shù)據(jù)湖能從以下方面幫助到企業(yè)：
實現(xiàn)數(shù)據(jù)治理；
通過應用機器學習與人工智能技術實現(xiàn)商業(yè)智能；
預測分析和模型推薦，例如：領域特定的推薦引擎；
信息追蹤與一致性保障；
基于歷史數(shù)據(jù)分析生成新的數(shù)據(jù)維度，挖掘數(shù)據(jù)深度價值；
提供集中式存儲的企業(yè)數(shù)據(jù)中心，并提供基于數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化的數(shù)據(jù)服務；
協(xié)助企業(yè)實現(xiàn)靈活的增長決策。
03 數(shù)據(jù)平臺
數(shù)據(jù)平臺是在大數(shù)據(jù)基礎上出現(xiàn)的融合了結構化和非結構化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)基礎平臺，為業(yè)務提供服務的方式主要是直接提供數(shù)據(jù)集。
數(shù)據(jù)平臺的出現(xiàn)是為了解決數(shù)據(jù)倉庫不能處理非結構化數(shù)據(jù)和報表開發(fā)周期長的問題，所以先撇開業(yè)務需求、把企業(yè)所有的數(shù)據(jù)都抽取出來放到一起，成為一個大的數(shù)據(jù)集，其中有結構化數(shù)據(jù)、非結構化數(shù)據(jù)等。當業(yè)務方有需求的時候，再把他們需要的若干個小數(shù)據(jù)集單獨提取出來，以數(shù)據(jù)集的形式提供給數(shù)據(jù)應用。
大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)平臺一般被稱之為大數(shù)據(jù)平臺。狹義上的大數(shù)據(jù)平臺和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺的功能一致，只是技術架構和數(shù)據(jù)容量方面的不同，但廣義的大數(shù)據(jù)平臺通常被賦予更多的使命，它不僅存儲多樣化的數(shù)據(jù)類型，還具有報表分析等數(shù)據(jù)倉庫的功能，以及其他數(shù)據(jù)分析挖掘方面的高級功能。
04 數(shù)據(jù)中臺
數(shù)據(jù)中臺通過對企業(yè)內外部多源異構的數(shù)據(jù)采集、治理、建模、分析和應用，使數(shù)據(jù)對內優(yōu)化管理提高業(yè)務價值，對外進行數(shù)據(jù)合作讓業(yè)務價值得到釋放，使之成為企業(yè)數(shù)據(jù)資產管理中樞。數(shù)據(jù)中臺建立后，會形成數(shù)據(jù)API服務，為企業(yè)和客戶提供高效各種數(shù)據(jù)服務。
數(shù)據(jù)中臺對一個企業(yè)的數(shù)字化轉型和可持續(xù)發(fā)展起著至關重要的作用。數(shù)據(jù)中臺為解耦而生，企業(yè)建設數(shù)據(jù)中臺的最大意義就是應用與數(shù)據(jù)之間的解藕，這樣企業(yè)就可以不受限制地按需構建滿足業(yè)務需求的數(shù)據(jù)應用。
構建了開放、靈活、可擴展的企業(yè)級統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理和分析平臺，將企業(yè)內、外部數(shù)據(jù)隨需關聯(lián)，打破了數(shù)據(jù)的系統(tǒng)界限。
利用大數(shù)據(jù)智能分析、數(shù)據(jù)可視化等技術，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)共享、日常報表自動生成、快速和智能分析，滿足企業(yè)各級部門之間的數(shù)據(jù)分析應用需求。
深度挖掘數(shù)據(jù)價值，助力企業(yè)數(shù)字化轉型落地。實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的目錄、模型、標準、認責、安全、可視化、共享等管理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)集中存儲、處理、分類與管理，建立大數(shù)據(jù)分析工具庫、算法服務庫，實現(xiàn)報表生成自動化、數(shù)據(jù)分析敏捷化、數(shù)據(jù)挖掘可視化，實現(xiàn)數(shù)據(jù)質量評估、落地管理流程。
05 數(shù)據(jù)倉庫 VS 數(shù)據(jù)湖
相較而言，數(shù)據(jù)湖是較新的技術，擁有不斷演變的架構。數(shù)據(jù)湖存儲任何形式（包括結構化和非結構化）和任何格式（包括文本、音頻、視頻和圖像）的原始數(shù)據(jù) 。根據(jù)定義，數(shù)據(jù)湖不會接受數(shù)據(jù)治理，但專家們一致認為良好的數(shù)據(jù)管理對預防數(shù)據(jù)湖轉變?yōu)閿?shù)據(jù)沼澤不可或缺。數(shù)據(jù)湖在數(shù)據(jù)讀取期間創(chuàng)建模式。與數(shù)據(jù)倉庫相比，數(shù)據(jù)湖缺乏結構性，而且更靈活，并且提供了更高的敏捷性。值得一提的是，數(shù)據(jù)湖非常適合使用機器學習和深度學習來執(zhí)行各種任務，比如數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析，以及提取非結構化數(shù)據(jù)等。
06 數(shù)據(jù)倉庫 VS 數(shù)據(jù)平臺
由于數(shù)據(jù)倉庫具有歷史性的特性，其中存儲的數(shù)據(jù)大多是結構化數(shù)據(jù)；而數(shù)據(jù)平臺的出現(xiàn)解決了數(shù)據(jù)倉庫不能處理非結構化數(shù)據(jù)和報表開發(fā)周期長的問題。
通過以上的論述，我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)平臺和數(shù)據(jù)湖好像存在諸多相似性，這二者之間的區(qū)別，從個人角度理解上分析應該是數(shù)據(jù)加工的角度不同，數(shù)據(jù)湖更著重于對原始數(shù)據(jù)的存儲，而數(shù)據(jù)平臺則同數(shù)據(jù)倉庫一樣，需對原始數(shù)據(jù)進行清洗、轉換等數(shù)據(jù)處理后按照統(tǒng)一的標準規(guī)范進行存儲。
07 數(shù)據(jù)倉庫 VS 數(shù)據(jù)中臺
數(shù)據(jù)倉庫和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)平臺，其出發(fā)點為一個支撐性的技術系統(tǒng) ，即一定要先考慮我具有什么數(shù)據(jù)，然后我才能干什么，因此特別強調數(shù)據(jù)質量和元數(shù)據(jù)管理；而數(shù)據(jù)中臺的第一出發(fā)點不是數(shù)據(jù)而是業(yè)務，一開始不用看你系統(tǒng)里面有什么數(shù)據(jù)，而是去解決你的業(yè)務問題需要什么樣的數(shù)據(jù)服務。
在具體的技術處理環(huán)節(jié) ，二者也有明顯不同，數(shù)據(jù)的預處理流程正在從傳統(tǒng)的ETL結構向ELT結構轉變。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫集成處理架構是ETL結構，這是構建數(shù)據(jù)倉庫的重要一環(huán)，即用戶從數(shù)據(jù)源抽取出所需的數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫中去。而大數(shù)據(jù)背景下的架構體系是ELT結構，其根據(jù)上層的應用需求，隨時從數(shù)據(jù)中臺中抽取想要的原始數(shù)據(jù)進行建模分析。
08 總結
根據(jù)以上數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)中臺的概念論述和對比，我們進行如下總結：
數(shù)據(jù)中臺、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖沒有直接的關系；
數(shù)據(jù)中臺、數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖在某個維度上為業(yè)務產生價值的形式有不同的側重；
數(shù)據(jù)中臺是企業(yè)級的邏輯概念，體現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)向業(yè)務價值轉化的能力，為業(yè)務提供服務的主要方式是數(shù)據(jù) API；
數(shù)據(jù)平臺是在大數(shù)據(jù)基礎上出現(xiàn)的融合了結構化和非結構化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)基礎平臺，為業(yè)務提供服務的方式主要是直接提供數(shù)據(jù)集；
數(shù)據(jù)中臺距離業(yè)務更近，能夠更快速的響應業(yè)務和應用開發(fā)需求，從而為業(yè)務提供速度更快的服務；
數(shù)據(jù)中臺可以建立在數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)平臺之上，是加速企業(yè)從數(shù)據(jù)到業(yè)務價值的過程的中間層。
數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)中臺，他們并沒有直接的關系，只是他們?yōu)闃I(yè)務產生價值的形式有不同的側重。
一、區(qū)別：
數(shù)據(jù)湖作為一個集中的存儲庫，可以在其中存儲任意規(guī)模的所有結構化和非結構化數(shù)據(jù) 。在數(shù)據(jù)湖中，可以存儲數(shù)據(jù)不需要對其進行結構化，就可以運行不同類型的分析。
數(shù)據(jù)倉庫，也稱為企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫，是一種數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，它將來自不同來源的結構化數(shù)據(jù)聚合起來，用于業(yè)務智能領域的比較和分析，數(shù)據(jù)倉庫是包含多種數(shù)據(jù)的存儲庫，并且是高度建模的。
數(shù)據(jù)中臺是一個承接技術，引領業(yè)務，構建規(guī)范定義的、全域可連接萃取的、智慧的數(shù)據(jù)處理平臺，建設目標是為了高效滿足前臺數(shù)據(jù)分析和應用的需求。數(shù)據(jù)中臺距離業(yè)務更近，能更快速的相應業(yè)務和應用開發(fā)的需求，可追溯，更精準。
二、關系：
數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫更多地是面向不同對象的不同形態(tài)的數(shù)據(jù)資產。而數(shù)據(jù)中臺更多強調的是服務于前臺，實現(xiàn)邏輯、標簽、算法、模型的復用沉淀。
數(shù)據(jù)中臺像一個“數(shù)據(jù)工廠”，涵蓋了數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫等存儲組件，隨著數(shù)據(jù)中臺的發(fā)展，未來很有可能數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫的概念會被弱化。
三、小結：
數(shù)據(jù)空間持續(xù)增長，為了更好地發(fā)揮數(shù)據(jù)價值，未來數(shù)據(jù)技術趨于融合，同時也在不斷創(chuàng)新。
數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)中臺，他們并沒有直接的關系，只是他們?yōu)闃I(yè)務產生價值的形式有不同的側重。
數(shù)據(jù)湖作為一個集中的存儲庫，可以在其中存儲任意規(guī)模的所有結構化和非結構化數(shù)據(jù) 。在數(shù)據(jù)湖中，可以村村數(shù)據(jù)不需要對其進行結構化，就可以運行不同類型的分析。
數(shù)據(jù)倉庫，也稱為企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫，是一種數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，它將來自不同來源的架構華數(shù)據(jù)聚合起來，用于業(yè)務職能領域的比較和分析，數(shù)據(jù)倉庫是包含多種數(shù)據(jù)的存儲庫，并且是高度建模的。
數(shù)據(jù)中臺是一個承接技術，引領業(yè)務，構建規(guī)范定義的，全域可連接萃取的、智慧的數(shù)據(jù)處理平臺，建設目標是為了高效滿足前臺數(shù)據(jù)分析和應用的需求。數(shù)據(jù)中臺距離業(yè)務更近，能更快速的響應業(yè)務和應用開發(fā)的需求，可追溯，更精準。

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3、數(shù)據(jù)匯集和數(shù)據(jù)湖哪一個先進行數(shù)據(jù)匯集先進行。
1、數(shù)據(jù)匯集是數(shù)據(jù)中臺數(shù)據(jù)接入的入口。
2、數(shù)據(jù)湖是一種數(shù)據(jù)存儲的概念，數(shù)據(jù)湖更相當于是數(shù)據(jù)的一種自然狀態(tài) ，數(shù)據(jù)從源端流向這個湖，用戶、應用系統(tǒng)可以在其進行數(shù)據(jù)校驗、取樣或完全的使用數(shù)據(jù) 。

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4、估值380億美元的數(shù)據(jù)湖引領者,Databricks是如何發(fā)展壯大的?阿爾法公社
重度幫助創(chuàng)業(yè)者的天使投資基金

Databricks是一家正在崛起的企業(yè)軟件巨頭。2021年，它連續(xù)獲得兩輪10億美元級別的大額融資，估值躍升到380億美元，它在數(shù)據(jù)和人工智能領域具有全球雄心。
Databricks是一個非典型的創(chuàng)業(yè)故事，它由七位聯(lián)合創(chuàng)始人創(chuàng)辦，其中大部分是學者。它從Spark開源項目起步，現(xiàn)在引領了數(shù)據(jù)湖范式，這將加速其與主要競爭對手Snowflake的競爭。

本文是投資人Matt Turck與Databricks聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO Ali Ghodsi的對話實錄，Matt Turck在2015年就與Databricks的聯(lián)合創(chuàng)始人Ion Stoica有過對話，對于Databricks的情況相當熟悉。在本文中Ali Ghodsi將透露Databricks從一個開源項目到大型公司的成長經(jīng)歷，以及在團隊，產品，進入市?。?擴張等方面積累的洞見，Enjoy 。
科學家創(chuàng)始人們推動Databricks起步
Matt Turck：我們談一下Databricks的起步，AMPLab、Spark和Databricks，這一切是如何開始的？
Ali Ghodsi：我們當時正處于人工智能革新的風口浪尖：Uber剛剛起步，Airbnb、Twitter處于早期，F(xiàn)acebook還不是巨頭。他們聲稱，使用20世紀70年代誕生的機器學習算法實現(xiàn)了很好的效果。

以當時的常識來想這不可能是真的，我們覺得那些算法不可能Work，但他們說，“不，我們得到了非常厲害的結果。”當仔細觀察后，我們的想法被顛覆了――他們確實獲得了驚人的結果。以現(xiàn)代硬件和大量數(shù)據(jù)為支撐，運用上世紀的算法依舊可以獲得令人難以置信的產出，我們對此感到震驚。我們想：”需要使之普適化” 。例如，在Facebook，他們可以提前檢測到情侶分手，如果地球上的每個企業(yè)都有這種技術，這會對現(xiàn)有商業(yè)產生巨大影響。這就是AMPLab的起點。
Matt Turck：當時AMPLab的Spark是怎么來的？
Ali Ghodsi：圖靈獎得主之一戴夫?帕特森當時是伯克利的教授，他非常相信人們應該聚在一起，打破孤島。伯克利的教授們放棄了自己的私人辦公室，和所有學生一起在巨大的開放區(qū)域辦公。
他們試圖解決的機器學習問題以當時的技術背景來說是很有挑戰(zhàn)性的。AMPLab里做機器學習的人，做數(shù)學的人，不得不使用Hadoop，數(shù)據(jù)的每一次迭代都必須運行MapReduce，這樣光是做一次迭代就需要20到30分鐘。所以當時我們決定：”聯(lián)合起來，建立一個反應快速的基礎架構 ?！蔽覀冊跀?shù)據(jù)上做了很多迭代。因此，不只是做一次，不只是一個SQL引擎，而是可以做遞歸機器學習的東西，并可以極快地找到數(shù)據(jù)中的內涵模式。
Matt Turck： Databricks創(chuàng)始故事的特殊之處在于，你們有七、八個聯(lián)合創(chuàng)始人。回過頭看，擁有這樣一個大的創(chuàng)始團隊利與弊是什么？
Ali Ghodsi：肯定是有利有弊的。如果你知道如何真正讓由七個人組成的緊密小組真正信任對方，并在一起工作得很好，就會發(fā)生令人驚訝的事情。我認為Databricks的成功很大程度上歸因于我們互相的信任。
創(chuàng)業(yè)早期的創(chuàng)始人，即使只有兩個人，他們也會爭吵，然后可能會在一兩年內分裂，這就是問題所在。我們找到了一種方法，使大家真正了解對方的長處和短處，使這段創(chuàng)業(yè)旅程成為一種樂趣。
人們總說CEO是地球上最漫長的工作，我從來沒有這種感覺。我有很多聯(lián)合創(chuàng)始人和我在一起，他們一直都在，這對我們來說絕對是一種力量。如果我們沒有這些人，就不會有現(xiàn)在的成就。
從開源項目到公司，
從0到100萬美元ARR
Matt Turck：你們是如何從學術性的開源項目（Spark）變成一家公司，然后從0做到1000萬美元ARR的？這背后是否有任何決定性的時刻，或其他特別的增長手段？
Ali Ghodsi：我們從0到100萬美元ARR的旅程非常特別，與其他的旅程非常不同。我們經(jīng)歷了三個階段，第一個階段是PMF（產品與市場契合）階段，當你有了一個產品，你能找到它與用戶之間的契合點么？這對任何公司都存在挑戰(zhàn) 。
你一旦你找到PMF，接下來就得弄清楚什么是能將該產品與市場聯(lián)系起來的渠道，你的產品或許符合市場需求，但怎么通過渠道銷售呢？事實上，我們一開始在這方面走了彎路，花了幾年時間才確定正確的發(fā)展方向。在這幾年里，為了弄清楚Databricks的正確模式我們進行了大量的實驗。
接下來，讓我們從產品開始，然后再談談渠道。
產品方面，我們有在伯克利建立的開源技術，但這不一定符合大企業(yè)的需要，因為在大企業(yè)，他們沒有來自伯克利的博士。因此，我們需要為他們大簡化問題，我們開始在云中托管它，但事實證明，即使是云版本對他們來說也太復雜了，無法使用。
因此，我們開始與用戶一起進行迭代。我們在這之后削減了很多特性和功能，甚至可以說重新構建了一個產品。我們問自己：”如果我們知道現(xiàn)在的一切，回去再做一次，會怎么做？”
于是，我們重新做了另一個開源項目，Delta，你可以把它看作Spark為大型企業(yè)所做的非常簡單和自動化的軟件。當我們在伯克利時，我們的產品設想是提供盡可能多的功能和設置項，因為可能是一個博士在用它做研究。但當我們把產品在企業(yè)中推廣時，我們意識到不是每個人都有博士學位，大家不知道如何使用它。這就是早期我們遇到的問題。在渠道方面，錯誤在于，我們在早期真的是非常相信這種產品主導的增長。
關于銷售，當時我們的設想是，有了一個簡化的產品，我們把它做成基于云的產品，就會有人會使用它，會為它刷信用卡，我們會非常成功。我們可以雇用銷售人員，給年輕人打電話進行推銷，我們不會雇傭企業(yè)的銷售人員。我們更喜歡這種模式，它更便宜，更簡單。
但那是一個錯誤。你不能憑空選擇你的渠道。你有一個產品和相應的市場，必須找到正確的渠道來連接它們。

Databricks如何開發(fā)產品，
數(shù)據(jù)倉庫VS數(shù)據(jù)湖
Matt Turck：我們一會再繼續(xù)談進入市場。現(xiàn)在讓我們先談談產品，我在Databricks觀察到的令人著迷的事情之一是，你們發(fā)布新產品并將其轉化為一個平臺的速度。從Spark到機器學習到AI工作臺再到Lakehouse，請向我們介紹一下產品的思路――一個產品如何導致另一個產品的出現(xiàn) 。
Ali Ghodsi：我們從Spark開始起步，它讓用戶可以訪問所有數(shù)據(jù)；于是人們開始在企業(yè)中創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫，并在其中積累了大量數(shù)據(jù) 。但過了一段時間，企業(yè)高管會問：“我不在乎我們獲得和存儲了多少數(shù)據(jù)，你能用這些數(shù)據(jù)為我做什么？ ”這就是我們試圖建立其他應用程序的原因。
起初我們的收入很少，然后我們意識到它太復雜了，有太多的選項和配置。我們就問自己：”如果必須重做，必須簡化，會做什么？”這種思路后的第一個創(chuàng)新是Delta，它重新定義了Spark ，以一種真正企業(yè)友好的簡化方式。但最初我們沒有將它開源。

接下來，我們想：“如果拓寬數(shù)據(jù)庫的用途，不僅僅是數(shù)據(jù)科學家和機器學習工程師，而是真正廣泛的用例，應該怎么做？ ”這就是我們開始重視商業(yè)分析師的原因。
商業(yè)分析師習慣于像Tableau那樣的操作軟件。如果他們想做一些更復雜的事情，只能使用SQL 。因此，我們在四年前開始致力于構建數(shù)據(jù)倉庫能力，把它建立在我們稱為Lakehouse的核心基礎設施中，然后在前年較大規(guī)模的推廣。
我們的秘訣是：看企業(yè)的問題，弄清楚那是什么，通過實際的客戶問題來深入了解它，把問題帶回來，解決這個問題，在云中與客戶快速迭代。一旦它有了產品的市場適應性，就把它開放出來。建立巨大的開源勢頭，幾乎像一個B2C病毒式的形式。然后，用基于云的SaaS版本將其變現(xiàn) 。
這是受AWS的啟發(fā)，當創(chuàng)立Databricks時，我們認為AWS是地球上最好的云計算開源公司。他們本身不進行開發(fā)，其盈利模式基于開源軟件，托管它并在上面賺很多錢。我們只是在這一點上進行了調整和演變。我們認為：“這是一個偉大的商業(yè)模式。我們將在云上托管開源軟件。但不同的是，我們將自己創(chuàng)建開源軟件。這樣一來，就獲得了相對于其他任何想做同樣事情的人的競爭優(yōu)勢。” 否則，任何人都可以建立任何開源軟件并在云中托管它。
Matt Turck：接下來，讓我們從Lakehouse開始，了解一下數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫的演變，以及Lakehouse是如何在這兩個領域中取得最好的成績。
Ali Ghodsi：這很簡單。人們在數(shù)據(jù)湖里存儲所有的數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)集，視頻、音頻、隨機文本，這既迅速又便宜。利用各種各樣的數(shù)據(jù)集，你可以基于數(shù)據(jù)湖進行AI創(chuàng)新， AI與數(shù)據(jù)湖密切相關。如果你想做BI ，而不是AI，你就使用數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)倉庫和BI有一個單獨的技術堆棧，但是它其實和AI一樣，有很多同樣的數(shù)據(jù)集。
BI用于回答過去的問題，比如上個季度的收入是多少；AI用來問關于未來的問題，哪些客戶將會回來？所以，這意味著需要兩個獨立的堆棧，你必須有兩個數(shù)據(jù)副本，而且你必須管理它們，這造成了很多復雜性。但當年的FAANG（硅谷幾個頂尖互聯(lián)網(wǎng)巨頭的聯(lián)合簡稱）可不是這樣做的，他們有一個統(tǒng)一的平臺。所以，我們的想法是把這兩個統(tǒng)一成一個平臺―Lakehouse、人工智能數(shù)據(jù)湖–提出關于未來的問題。這兩者的結合將使企業(yè)能夠更快地發(fā)展。它是數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學家和商業(yè)分析師的平臺，這樣他們就可以在整個企業(yè)內一起工作。所以這是一個用于AI和BI的數(shù)據(jù)平臺。
Matt Turck：實現(xiàn)這一點靠的是什么重大的技術突破么？是Delta Lake？還是Iceberg？那是如何工作的？
Ali Ghodsi：是的，我認為有四個技術突破是在2016、2017年同時發(fā)生的， Hudi、Hive ACID、Iceberg、Delta Lake，我們貢獻的是Delta Lake 。問題是這樣的，在數(shù)據(jù)湖里有人們收集了所有的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)非常有價值，但很難對它們進行結構化查詢。之前的傳統(tǒng)方式是利用SQL數(shù)據(jù)庫，然后應用在BI領域。因此，你需要一個單獨的數(shù)據(jù)倉庫。
為什么這么難？因為數(shù)據(jù)湖是為大數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)集建立的，它并不是為真正的快速查詢而建立的。它太慢了，而且沒有任何方法來結構化數(shù)據(jù)，并以表格的形式展現(xiàn)數(shù)據(jù)，這就是問題所在。那么，你如何把像一個大的數(shù)據(jù)塊存儲的東西，變成一個數(shù)據(jù)倉庫？這就是這些項目的秘訣。我們找出了解決這些數(shù)據(jù)湖效率低下的方法，并使用戶能夠直接從數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)倉庫中獲得相同的價值。
Matt Turck：這種方法有什么取舍嗎？
Ali Ghodsi：事實上并非如此，我們做到了魚與熊掌可以兼得。我知道這聽起來很瘋狂，但試試就是如此。我們減少了很多在80、90年代由數(shù)據(jù)倉庫供應商發(fā)明的技術，調整它們，使它們在數(shù)據(jù)湖上工作。你可以問：“為什么這在10或15年前沒有發(fā)生？ ”因為開放標準的生態(tài)系統(tǒng)并不存在，它是隨著時間的推移慢慢出現(xiàn)的。所以，它從數(shù)據(jù)湖開始，然后有一個很大的實際技術先導突破。我們在這里談論的，是數(shù)據(jù)的標準化格式。他們被稱為Parquet和ORC，但這些是數(shù)據(jù)格式，行業(yè)要將所有的數(shù)據(jù)集標準化。
這些類型的標準化步驟是需要的，以獲得數(shù)據(jù)湖的突破。這有點像USB，一旦你有了它，你就可以把任何兩個設備相互連接起來。所以，正在發(fā)生的事情是，開源領域的一個生態(tài)系統(tǒng)正在出現(xiàn)，在那里你可以在數(shù)據(jù)湖的范式中做所有的分析。最終，你將不需要所有這些自八十年代以來的專有舊系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)倉庫和其他類似系統(tǒng) 。
Matt Turck：我會針對這個再問問題，業(yè)界有很多關于Snowflake和Databricks之間即將發(fā)生大沖突的議論，作為這個領域的兩個巨大的公司，你對未來的看法是，數(shù)據(jù)湖最終成為范式，然后隨著時間的推移，其他一切都被吸收？還是你認為未來更多的是混合，用戶可以用數(shù)據(jù)倉庫做某些事情，數(shù)據(jù)湖做其他事情？
Ali Ghodsi：我將從兩個方面回答這個問題。首先，人們把這說成是零和博弈，但你認為谷歌云會淘汰AWS和微軟云，還是AWS會淘汰其他云？沒有人這么認為，對吧。他們會共存，都將獲得成功。
數(shù)據(jù)空間是巨大的。將會有很多供應商參與其中。我認為Snowflake將獲得成功，他們現(xiàn)在有一個偉大的數(shù)據(jù)倉庫，可能是市場上最好的數(shù)據(jù)倉庫。而它肯定會與Databricks共存。事實上，Databricks與Snowflake共存于可能70%的客戶中。我認為這種情況將繼續(xù)存在，人們將使用數(shù)據(jù)倉庫進行商業(yè)智能。
但是，如果長期來看，我認為數(shù)據(jù)湖的范式將獲勝。為什么？因為數(shù)據(jù)太重要了，人們所有的數(shù)據(jù)都在這些數(shù)據(jù)湖中，而且更多的數(shù)據(jù)正在進入數(shù)據(jù)湖中。公有云計算供應商也有動力推動更多的動力讓人們把數(shù)據(jù)存到他們的數(shù)據(jù)湖中，因為這對他們來說是既得利益。因此，任何使其真正有價值的解決方案，都將是未來的趨勢。所以，我認為從長遠來看，越來越多的人將傾向于這種數(shù)據(jù)湖的范式。
為什么Databricks能夠不斷產出創(chuàng)新產品？
Matt Turck：我想了解你的產品和工程團隊是如何組織的？對于一家公司，能夠在第一個產品成功的基礎上做第二個產品是非常罕見的。但在這里，我們正在談論，如何成功的做出三個、四個、五個不同的產品。你的公司是如何管理好團隊組織結構和其他資源，以不斷創(chuàng)新？
Ali Ghodsi：我們從創(chuàng)立Databricks時，就在試圖找到這個問題的答案。我們不想靠一個單一的產品生存。當我們有了Spark，卻并沒有把它當成公司的名字，因為如果Spark變得落后了，我們就會把它迭代掉，然后繼續(xù)向前，我們想不斷找到數(shù)據(jù)的最佳答案。那么如何不斷的有創(chuàng)新產品出現(xiàn)？我認為非常重要的是，要把創(chuàng)新和現(xiàn)有的現(xiàn)金流業(yè)務分開。
有一本關于這個問題的好書，叫Zone To Win 。書中談到，當你創(chuàng)造出一些新東西時，你需要快速迭代。你需要讓工程師直接與客戶交談，甚至不一定要讓產品經(jīng)理來做，快速的創(chuàng)新迭代是最要緊的。而在在企業(yè)端，你需要一個慢得多的周期來迭代。
另外，所有的工程和產品團隊組織被分成兩個不同的部分。一部分專注于企業(yè)客戶需要的東西：加密，安全，認證，穩(wěn)定性等。另一部分則專注于創(chuàng)新，而且你應該把這些分開，分別的投入資源，否則前者（企業(yè)那部分）將得到所有的資源。你會傾向于不斷地建立那些擴大你的TAM的東西。TAM擴展實際上是安全能力，它本身并沒有任何創(chuàng)新。
我認為，有些公司已經(jīng)做得很好了，比如AWS，它不是一招鮮，亞馬遜本身也不是一招鮮，它不斷有新的創(chuàng)新。所以我們希望我們的公司也是這樣的，因此取名為Databricks 。
Matt Turck： MLflow Delta Lake, Koalas 。這屬于創(chuàng)新陣營還是商業(yè)陣營的子層？
Ali Ghodsi：這些都是創(chuàng)新陣營。當然，其中一些項目，當他們不那么創(chuàng)新的時候，像Spark，會轉移到維護方面，我們通常也會移動核心人員。因此，實際上是同一個人或同一撥人在不斷地進行創(chuàng)新。我們試圖培養(yǎng)更多的創(chuàng)新者，但我們試圖把那種已經(jīng)真正有訣竅破解從0到1的人轉移到下一個問題，然后把現(xiàn)有的項目移交給其他人去運行，比方說Spark ，這已經(jīng)是一個巨大的成功項目。
當我們把已經(jīng)創(chuàng)造出東西的人轉移到別的地方去創(chuàng)造下一個東西，對于一個優(yōu)秀人才，獲得這種責任是一個很大的職業(yè)提升。而我們也會發(fā)現(xiàn)誰是擅長從0到1人。我們實際上是在做實驗，給研發(fā)部門的人一個機會去試驗從0到1的東西，他們并不總是成功。這需要幾次嘗試，直到他們成為真正擅長的人。所以你必須慎重考慮這種高失敗的策略。
開源的商業(yè)模式，有何優(yōu)越性？
Matt Turck：如果你今天要再開一家企業(yè)軟件公司，你會先去開源代碼嗎？
Ali Ghodsi：是的，我認為它很優(yōu)越。我認為如果你從進化的角度來考慮，它在進化上比以前的商業(yè)模式要好。為什么我這么說？因為任何專有的軟件公司都是成熟的，可以被開源的競爭者破壞。因此，任何專有的東西都可以立即被顛覆，就像Windows被Linux顛覆一樣。我的意思是，那是最先進的東西，是真正復雜的技術操作系統(tǒng)，對嗎？你不會認為大學里的某個家伙會發(fā)明，然后成為工業(yè)的標準。任何專有軟件都是成熟的，可以進行這樣的顛覆。問題是，你能靠它賺錢嗎？在紅帽和所有這些做支持網(wǎng)絡服務的公司之前，這真的很難，直到AWS破解了商業(yè)模式的密碼。
商業(yè)模式是我們?yōu)槟氵\行軟件，你從我們這里租用它。這是一個優(yōu)越的商業(yè)模式，因為你實際上可以擁有大量的IP，這是很難復制的。所以我認為我創(chuàng)辦的下一家公司將是這樣的。如果你要問我，我的下一次創(chuàng)業(yè)會在哪個領域開始，我會在人工智能方面做什么？我會認為我們現(xiàn)在在人工智能方面的應用還很淺層，尤其是操作性的人工智能。人工智能未來將會被嵌入到各個地方。我知道這很老套。馬克?安德森說，軟件正在吞噬世界。我們真的相信，人工智能將吞噬所有的軟件。你擁有的任何軟件，人工智能都會悄悄進入，就像軟件悄悄進入你的汽車、冰箱和恒溫器一樣。所以這真的是早期的事情，我認為任何加入或創(chuàng)辦人工智能領域公司的人，他們還在早期，他們有機會創(chuàng)辦下一個谷歌。所以這就是我想做的。
Matt Turck：我們談到了開源，也繼續(xù)談進入市場的問題，在這個階段，作為一個非常晚期的創(chuàng)業(yè)公司。開源在進入市場的過程中處于什么位置？你們進入市場的策略是自下而上與自上而下？你們如何分配BDR小組與AE的工作，讓他們協(xié)作而不是互相拖后腿？
Ali Ghodsi：Databricks是混合模式，我們是自下而上與自上而下在同一時間結合。一開始我們是自下而上，但是也會做自上而下的事情。我們有BDRs和SDRs 。這是一個從市場營銷開始的篩選器。
Databricks社區(qū)版是完全免費的，你想怎么用就怎么用，永遠不需要付錢，而且有完整的功能。但是從這里產生的線索會導入到SDR 。因此，這也是一個非常重要的管道。我們一半的線索來自于此，這就是為什么開源對我們是一個重要的引擎。
現(xiàn)在，我們也有傳統(tǒng)的企業(yè)銷售動作，比如給CIO遞名片，一對一的交流，但發(fā)生的情況是，開發(fā)人員在這些組織中也變得越來越強大。例如，CIO說，我與Databricks的CEO進行了一次很好的談話，我正在探索這項技術，但我擔心，這對我們來說是正確的選擇嗎？那家公司的聽眾中會有人說，是的，我使用社區(qū)版。我們不需要做6個月的POC 。我認識這些人，他們真的非常好，或者我認識他們，他們來自伯克利。我已經(jīng)使用了這些技術。我去參加了一些聚會等。
因此，這有助于證實用例，你可以消除整個POC，因為他們已經(jīng)知道它是什么，而不是像10-20年前那樣，一個銷售人員進來，解釋這個軟件有多棒，但你不能相信他們。因此你就必須去做POC，然后去花時間檢驗這個軟件是不是真的有用。我們不必這樣做，我們可以穿過所有這些層次。因此，我們把自上而下和自下而上結合起來，而這兩方面對于Databricks的成功都是非常必要的。
從創(chuàng)業(yè)公司到超級獨角獸，
領導者的修煉之路
Matt Turck：你已經(jīng)把一家小型創(chuàng)業(yè)公司帶成了超級獨角獸，很快還會上市。你是如何讓自己完成角色轉變的，從一個講愿景，講故事的人，變成管理一個全球組織？
Ali Ghodsi：其實就是如何找到你可以信任的具有領導力的幫手，并和他們建立更深的信任。我可以把我大部分時間都花在這上面，而公司能夠繼續(xù)正常運行。我有運行良好的銷售團隊，市場營銷團隊，工程團隊，我卻不需要自己直接參與其中，因為我找到了適合領導這些部門的領導者，并且花了很多時間與他們建立起信任。
這是你在早期就要開始準備的事情，早期時，你的組織規(guī)模?。?你可以參與到每個環(huán)節(jié)，如臂使指。但是當團隊規(guī)模擴展到150-200人直到超過鄧巴數(shù) 。你會感覺自己完全被淹沒了。因此你必須找到可以信任的正確的領導人，而且要找到自己與組織溝通的方法，因為現(xiàn)在不是直接溝通，而是通過領導層間接溝通，所以幫助你與團隊組織溝通的人就特別重要。
Matt Turck：你如何找到他們？你是偏向在內部提拔人才，還是從外部引入已經(jīng)獲得成功的高管，哪一個效果更好？你是如何處理的？
Ali Ghodsi：要找到與公司文化相適應的、你能與之建立強大信任的高管是非常困難的，我認為不應該排除任何選項。如果能夠從內部提拔人，那很好，但是如果只是內部晉升，你就不能獲得市場上已經(jīng)存在的成功經(jīng)驗，這種經(jīng)驗可能是超級有價值的。
如果我們尋找外部的高管，他必須經(jīng)歷過我們現(xiàn)在所處的階段，有實戰(zhàn)的經(jīng)驗。不是說他必須從零開始創(chuàng)建一個估值幾百億的公司，而是建立和操作過這種階段公司的工程等相應部門，他是否在這個過程中有第一性思考，有自己的沉淀。我認為能力和智商還是非常重要的。
文化看起來是個很復雜的東西，但是對與我，會把它分解成一連串問題：我可以和這個人相處嗎？愿意每天花10個小時和他在一起工作么？當事情變得非常棘手和困難的時候，我們能一起去解決問題么？所以你要做的就是花大量時間與這個人相處，然后問自己是否喜歡他們，就像婚姻一樣。你可以問他們一些困難的問題，與他們爭論或者聽取他們的意見，直到確定這就是正確的人。如果你感覺到自己無法和某個人一起好好工作，那他就可能是文化不匹配。
本文編譯整理自Matt Turck個人博客，略有刪節(jié) 。
關于阿爾法公社
阿爾法公社（Alpha Startup Fund）是中國領先的早期投資基金，由曾帶領公司在納斯達克上市的許四清和前創(chuàng)新工場聯(lián)合管理合伙人蔣亞萌在2015年共同創(chuàng)立。
阿爾法公社基金的三大特點是系統(tǒng)化投資、社交化創(chuàng)業(yè)者社區(qū)運營和重度產業(yè)資源加速成長。專注在半導體、企業(yè)服務軟件、人工智能應用、物聯(lián)網(wǎng)技術、金融科技等科技創(chuàng)新領域進行早期投資。目前已經(jīng)在天使輪投資了包括白山云科技、領創(chuàng)集團(Advance Intelligence Group)、Zenlayer、帷幄科技、所思科技等為數(shù)眾多的優(yōu)秀項目。

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5、數(shù)據(jù)中臺由什么組成?“數(shù)據(jù)中臺”重構了企業(yè)數(shù)據(jù)系統(tǒng)的架構，將其分為三個層級：底層底層是數(shù)據(jù)收集層，就是數(shù)據(jù)湖，來自ERP、SRM等各個信息化系統(tǒng)中的業(yè)務數(shù)據(jù)、財務數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù) ，結構化和非結構化數(shù)據(jù)直接匯入這層數(shù)據(jù)湖中，實現(xiàn)統(tǒng)一、集中的數(shù)據(jù)收集。核心層中間的核心層是數(shù)據(jù)存儲與計算層，核心是通過數(shù)據(jù)建模，形成服務化的數(shù)據(jù)應用。數(shù)據(jù)模型可以分為基礎模型、融合模型和挖掘模型 ?；A模型一般是關系建模，主要實現(xiàn)數(shù)據(jù)的標準化；融合模型一般是維度建模，主要實現(xiàn)跨越數(shù)據(jù)的整合，整合的形式可以是匯總、關聯(lián)、解析；挖掘模型是偏應用的模型，作為企業(yè)的知識沉淀在中臺內，可在數(shù)據(jù)應用端調取進行復用。上層上層是業(yè)務應用層，聚焦于對數(shù)據(jù)的應用和展現(xiàn)，核心層的數(shù)據(jù)模型可以共享到這個層級中并實現(xiàn)復用，賦能企業(yè)業(yè)務發(fā)展。數(shù)據(jù)應用通過將數(shù)據(jù)融入企業(yè)具體的業(yè)務經(jīng)營場景中，基于豐富的數(shù)據(jù)模型開展場景化應用，用數(shù)據(jù)解決具體的業(yè)務問題，具體應用包括產銷協(xié)同分析、投資分析、產品定價、商品推薦、客戶畫像等，數(shù)據(jù)展現(xiàn)聚焦于以多樣化的形式展現(xiàn)數(shù)據(jù)分析應用的結果，這些形式包括管理駕駛艙、即席分析、自助報告、數(shù)據(jù)大屏、移動APP等，系統(tǒng)可以根據(jù)不同用戶在不同場景下的需求調整合適的展現(xiàn)方式。
樓上講的是比較大的維度，給你舉個例子吧，像WakeData的數(shù)據(jù)中臺惟客通是包含了大數(shù)據(jù)、流計算、數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)治理、機器學習六大平臺，在這些平臺的基礎上提供了自主分析、用戶畫像平臺、開放服務以及智能推薦等數(shù)據(jù)應用服務。
【什么是數(shù)據(jù)湖,數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別是什么？】數(shù)據(jù)中臺其實是一個數(shù)據(jù)運轉站，它包含了大數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)處理工具和數(shù)據(jù)應用三個層面的系統(tǒng)、產品和服務。