什么是數據倉庫？
大家都去宜家買過東西吧，還記得一樓的大倉庫不，你如果看中了某個家具，想要自己去倉庫提貨，一般都會記下商品上的編碼：
這個編碼對於顧客來說，肯定是沒有任何含義的，看到這個編碼，不可能知道他是一個什么商品。
但是這個編碼，對於倉庫管理員來說是有含義的，他們可以清楚的知道，是哪一個貨架，哪一個位置。
當然，顧客到倉庫里順着貨架和位置也可以找到商品，但是總歸不太直觀，挑選的過程還是得在樓上進行。
因此數據倉庫就相當於宜家的一樓倉庫，在這里，數據（家具）按照特定的模型，如FS-LDM等（貨架-位置）組織起來，這種模型，對於顧客（業務人員，數據最終用戶）是不友好的，但是對於科技人員（倉庫管理員，宜家員工）來說相對友好，因為他按照一種更加集約化的規則將數據（家具）管理起來了，存放集中、規整，提取數據（提貨）不用跨庫（貨倉）尋找，查找的效率更加高。
那什么是數據集市呢？
還是用這個例子，上文提到，數據倉庫對業務人員不是很友好，同樣，你總不能讓顧客直接逛倉庫吧？顧客的需求，是按照家具的種類分門別類，按照家庭的不同房間，組合在一起展示的，正如宜家樓上的展廳：
雖然也被吐槽像迷宮一樣，但是總的來說，購物體驗肯定比逛倉庫來得好多了。
所以，數據集市就像宜家樓上的展廳，正如其名字“集市”一樣，是一個面向最終用戶（顧客）的數據市場，在這里，數據（家具）以一種更加容易被業務人員（顧客）接受的方式組合在一起，這些組合方式可能是多變的，因為業務人員（顧客）的需求是多變的，因此我們需要定期調整集市的計算口徑（展廳的陳列方式），經常會創建新的數據集市（裝修新的展廳）。
數據倉庫和集市的概念理解了，其他一些相關問題也就迎刃而解，比如為什么有了數據倉庫還要建數據集市？等等。
那什么是數據湖呢？
數據湖至今仍然沒有一個特別標准的概念，各種概念中，比較統一的一點是數據湖存儲的是未經加工的原始數據，包含結構化和非結構化的各類數據。數據玩家仍然嘗試用上面的例子來解釋。
大家都知道，宜家的家具是需要自己組裝的，所以宜家的顧客們都有一些動手能力，他們突發奇想，所有的家具能不能全部拆散成零部件存放，由顧客們根據實際需要挑選零部件自行拼裝？
所以，數據湖就是一個存儲了所有企業內原始數據（家具零部件）的存儲，這就帶來一系列問題，加工后數據的存儲已經非常復雜，原始數據則依賴更多的管理功能，不然數據又多又雜難以管理，數據湖會退化為數據沼澤。此外，原始數據如果缺少統一的數據標准，就像不同的家具零部件之間的接口不同，那就無法組裝在一起了。
因此，數據湖必須有完善的數據管理功能，也依賴於統一的數據標准和良好的數據質量管理。
那什么又是數據中台呢？
數據中台也沒有一個特別明確的定義，這里很難套用宜家的例子強行解釋了，我們來看下各類數據平台：
在我們傳統的數據應用中，隨着數據對於業務友好度的增加，其時效性也在減弱。而我們的目標，顯然是數據又快又好。既然各部門的需求都不一樣，為何不讓業務自助分析數據呢？於是我們有了右上角的目標狀態。但是這個理想狀態和我們現在的數據應用中間有巨大的空隙，靠什么來填補？答案就是數據中台。
我們可以將其分為狹義的數據中台和廣義的數據中台。狹義的數據中台，指的是一套數據應用和工具，包括分布式ETL、數據資產管理、數據標簽管理、數據沙箱、自助分析平台、元數據管理、數據質量管理等等，底層則以現有的數倉、大數據平台等為數據源，為企業提供數據資產管理的能力，並持續挖掘數據價值，持續提供數據智能服務。
廣義的數據中台，則在狹義的數據中台基礎之上，包含了頂層數據戰略，數據治理體系以及數據管理及運營、數據文化培養和組織架構支撐，是一套持續管理和運營的體系。
可以這么說，狹義的數據中台，是專為達成數據中台的使命而打造，一類是讓數據更快的處理、整合、加工，比如分布式ETL工具。隨着傳統數據被大數據平台逐步替代，ETL工具對於大數據平台的適配也需要與時俱進，支持分布式計算、彈性計算，並且減少開發量。
另一類是讓數據更好的產生業務價值，比如數據標簽管理，自助分析平台等。數據標簽大家都在用，但是真正深度使用的企業都會感覺：建好容易用好難，如果沒有一套標簽管理系統，標簽是否重復加工，標簽的使用率、准確性等都無從掌控，業務部門想要針對近期營銷活動新建一個標簽，還得走開發流程，時效性也難以保證。數據標簽管理系統就是為了解決數據標簽的使用問題而建立。自助分析平台則是方便業務人員自助進行數據分析、加工、探索的平台，它與數據沙箱結合，直接將去隱私化的生產數據提供業務人員分析，使數據更快的產生價值，支撐關鍵決策。
廣義的數據中台，則是輔助狹義數據中台達成使命的機制，雖然看起來都很“虛”，但是卻是數據中台成功落地的必要保障。
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