大数据平台技术对比 - 大数据平台优点

大数据平台、数据湖、数据仓库和数据中台区别与联系

大数据平台与数据仓库大数据平台是一个物理层面的支撑系统，主要负责处理和存储海量数据，包括结构化和非结构化数据，如Hadoop生态下的大数据框架。它为数据仓库、数据湖和数据中台提供基础技术支撑，侧重于数据的采集、存储和计算能力。

数据仓库、数据平台、数据中台与数据湖，是大数据领域中四个核心概念，它们各自在技术架构和业务支撑模式上存在区别。通过以下概念辨析、案例分析与类比诠释，我们可以更直观地理解它们的内涵与差异。

数据中台是企业数据资产的关键转化器，它通过整合、处理、建模和算法学习，形成共享服务，驱动业务发展。与大数据、数据仓库、数据湖和BI各有其区别：数据中台并非单纯的大数据平台，它运用大数据技术，但包含更多元的智能算法和业务联动特性。

数据和大数据的区别在于规模、处理速度、类型和价值密度。大数据的出现是为了处理海量、快速流转、多样且价值密度较低的数据，以挖掘有价值的信息。数据分析与数据挖掘是处理数据的不同方法，前者是提取信息，后者是深入挖掘数据中的隐藏模式。

数据仓库、数据平台、数据中台、数据湖是大数据领域中至关重要的概念，它们各自扮演着独特的角色，服务于不同场景和需求。下面，我们将针对这些概念进行详细的阐述和对比，帮助您更直观地理解它们各自的特点、架构、使用场景以及之间的区别。

流行大数据技术有哪些

〖1〗、大数据采集技术 大数据采集技术涉及通过RFID、传感器、社交网络交互以及移动互联网等多种方式获取结构化、半结构化和非结构化的海量数据。这些数据是大数据知识服务模型的基础。技术突破包括高速数据爬取、数据整合技术以及数据质量评估模型开发。

〖2〗、大数据主流技术用于处理和分析大规模数据集，包括： hadoop生态系统； spark； nosql数据库； 机器学习和人工智能； 数据可视化工具； 数据集成工具； 流数据处理引擎。这些技术帮助组织从数据中提取见解，从而做出明智的决策。

〖3〗、大数据采集技术：这涉及到智能感知层，包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系以及软硬件资源接入系统。这些技术协同工作，实现对结构化、半结构化、非结构化数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理。

〖4〗、分布式处理技术 分布式处理技术使得多台计算机通过网络连接，共同完成信息处理任务。这种技术能够将数据和计算任务分散到不同的地点和设备上，提高处理效率。例如，Hadoop就是一个流行的分布式处理框架。云技术 云技术为大数据分析提供了强大的计算能力。

〖5〗、云计算技术：作为大数据处理的基石，云计算提供了弹性的计算资源。它通过分布式计算和虚拟化技术，实现了计算能力的池化，使得大数据的处理能够突破硬件性能的限制，实现高效的数据存储和计算。

数据中台与大数据平台的区别

数据中台与大数据平台的概念有所不同。数据中台，聚焦于集中管理和赋能数据资源，它包含了具体的数据内容，需结合企业业务特色进行定制化设计与开发，涉及数据管理、使用规范、数据源定义等。相反，大数据平台旨在解决大规模数据的存储与计算，其技术框架如Hadoop、HDFS、Spark、Hive等，具有相对通用的标准。

数据中台强调数据的共享与复用，从而提高企业整体的数据利用效率。而大数据平台则更侧重于与人工智能算法的结合，通过深度学习、机器学习等技术，实现数据的智能化处理和分析。这种结合使得大数据平台在解决复杂业务问题时具有更强的灵活性和适应性。

首先，两者的性质有所不同。数据中台并非单一的技术平台，而是一种专注于业务价值的平台。相比之下，大数据平台侧重于技术，是利用大数据技术解决数据问题的技术集合。其次，两者的目标一致，即挖掘数据价值，实现高效数字化运营。再者，两者紧密相关。数据中台的构建是以大数据平台为基础的。

大数据平台0与0的区别在于，0阶段的大数据平台主要解决海量数据处理，而0阶段的数据中台则在此基础上增加了数据中台的功能，以实现数据能力的全局抽象、共享与复用，提高效率与价值。

大数据中心、数据中台与大数据平台在功能与定位上各有侧重，但均围绕数据处理与管理展开。它们之间存在互补与协同，共同构建完整的大数据处理与管理体系，支持数据存储、处理、流动与质量管理。

国内有哪些做的比较好的大数据平台,你怎么评价?

阿里云大数据平台：该平台以技术为导向，提供了一系列齐全的大数据产品。 腾讯大数据平台：腾讯的大数据产品更多关注数据分析，提供的产品和解决方案相对较少。 百度大数据：百度的大数据产品线较为全面，同时提供了许多偏向营销的解决方案。

星环信息科技是一家专注于Hadoop生态系统的大数据平台公司。它致力于优化Hadoop中不稳定的部分，并将功能进行细化，为所有企业提供稳定的大数据引擎和数据库解决方案。 浪潮集团是一家历史悠久的大型IT企业，在大数据存储领域有着显著的研究成果和市场领先地位。浪潮专注于大数据存储硬件的研发和提供。

大数据存储硬件类，浪潮。浪潮是很老牌的IT公司，在大数据方面一直稳扎稳打研究存储，在大数据存储方面国内领先。云端大数据，阿里巴巴。这个不多说，明星产品-阿里云，与亚马逊AWS抗衡，做公有云、私有云、混合云。数据应用方面，帆软、海云数据。

近期公司在对比几个大数据分析工具,想了解一下国内的BDP和国外的tableau...

国外BI：SAS BI、IBM的Cognos、Oracle BIEE、SAP BO、Power BI、Informatica、Arcplan、QlikView、Tableau等。 国内BI：BDP商业数据平台、Smart BI、用友华表、帆软、润乾报表，永洪科技等。

整体来看，工具挺不错的，成本低，可以快速上手；功能挺强大的，可视化效果真心不错，也有数据钻取、动态的功能效果，Tableau虽然具备强悍的分析功能，但是数据抓取功能很弱，数据处理能力差，需要实现准备好数据，所以可以认为是面向数据分析师的前端工具。另外Tabluea真心不便宜，最便宜的一年要999刀。

通常来说国内本土BI数据可视化分析工具更了解中国用户，也更能提供符合中国用户需求和使用习惯的服务。

数据中台与传统大数据平台有什么区别?

〖1〗、数据中台与大数据平台的概念有所不同。数据中台，聚焦于集中管理和赋能数据资源，它包含了具体的数据内容，需结合企业业务特色进行定制化设计与开发，涉及数据管理、使用规范、数据源定义等。相反，大数据平台旨在解决大规模数据的存储与计算，其技术框架如Hadoop、HDFS、Spark、Hive等，具有相对通用的标准。

〖2〗、数据中台强调数据的共享与复用，从而提高企业整体的数据利用效率。而大数据平台则更侧重于与人工智能算法的结合，通过深度学习、机器学习等技术，实现数据的智能化处理和分析。这种结合使得大数据平台在解决复杂业务问题时具有更强的灵活性和适应性。

〖3〗、首先，两者的性质有所不同。数据中台并非单一的技术平台，而是一种专注于业务价值的平台。相比之下，大数据平台侧重于技术，是利用大数据技术解决数据问题的技术集合。其次，两者的目标一致，即挖掘数据价值，实现高效数字化运营。再者，两者紧密相关。数据中台的构建是以大数据平台为基础的。

〖4〗、大数据平台0与0的区别在于，0阶段的大数据平台主要解决海量数据处理，而0阶段的数据中台则在此基础上增加了数据中台的功能，以实现数据能力的全局抽象、共享与复用，提高效率与价值。

〖5〗、数据中台并不是大数据平台。两者的区别可以体现在以下2个方面：1）数据中台是企业级的逻辑概念，体现企业 D2V（Data to Value）的能力，为业务提供服务的主要方式是数据 API；2）数据平台是在大数据基础上出现的融合了结构化和非结构化数据的数据基础平台，为业务提供服务的方式主要是直接提供数据集。

〖6〗、数据中台是企业数据资产的关键转化器，它通过整合、处理、建模和算法学习，形成共享服务，驱动业务发展。与大数据、数据仓库、数据湖和BI各有其区别：数据中台并非单纯的大数据平台，它运用大数据技术，但包含更多元的智能算法和业务联动特性。

三大技术推动大数据分析平台的发展

大数据分析平台未来有望整合数据抓取技术，从被动分析转向主动寻找，从而踏上大数据分析技术发展的新征程。 数据可视化技术 数据可视化技术是近来最热门的大数据应用技术之一，除了在末端展示方面的需求外，数据可视化也是数据分析过程中不可或缺的一部分，即返回数据时的二次分析。

大数据的采集和数据抓取技术的发展是紧密联系的。以传感器技术，指纹识别技术，RFID技术，坐标定位技术等为基础的感知能力提升同样是物联网发展的基石。而随着智能手机的普及，感知技术可谓迎来了发展的高峰期。

存储技术：大数据的处理可以分为存储和分析两个阶段，两者相辅相成。大数据存储的目标是构建能够扩展到PB（ petabyte，拍字节）甚至EB（exabyte，艾字节）级别的存储平台。同时，大数据分析专注于在短时间内处理大量不同类型的数据集。存储技术的发展直接推动了大数据分析的进步。

存储技术：大数据可以抽象地分为大数据存储和大数据分析，这两者的关系是：大数据存储的目的是支撑大数据分析。到近来为止，还是两种截然不同的计算机技术领域：大数据存储致力于研发可以扩展至PB甚至EB级别的数据存储平台；大数据分析关注在最短时间内处理大量不同类型的数据集。

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