数字化转型浪潮卷起各种新老概念满天飞，数据中台、数据仓库轮番在朋友圈刷屏，企业还没推开数字化大门，先被各种概念绊了一脚。今天咱们就来看下这两者究竟有啥区别。
假设咱们把数据中台和数据仓库都看作一家银行，提供现金、黄金存取等多个业务。数据仓库这家银行，它会在门口安排一门卫，门卫会先问你，是取现金、取钱还是办其他业务？然后再告诉你走进去、推开XX门，就能取到你想要的东西。而数据中台这家银行，你刚到门口就能看到写着“现金”、“黄金”的窗口，只需要走到对应窗口就有专人帮你办理业务。
从上面这个例子可以发现，数据仓库这家银行办理业务流程较长，而数据中台则能更快速地响应客户需求。那么这里所说的业务流程，咱们可以大概转换为取数用数。
不过惟客数据认为，严格来讲，数据中台与数据仓库的区别还不能这么简单概括，它们在数据来源、建模方法、场景应用等方面，区别还是挺大的，大概可归纳为以下四点：
1、数据来源不同
传统数据仓库以业务数据库的结构化数据为主，也就是具备行和列结构数据，比如表格；而数据中台既不是工具又不是存储，它可以包含数据仓库。
2、建模方法不同
数据仓库往往采用自顶向下的建设模式，需要以明确的业务分析驱动，延续性不高，而数据中台采用自底向上的方式，能结合业务需求变化不断迭代升级，离业务侧更近。
3、建设目标不同
数据仓库以输出某个业务主题的BI报表和决策为主，目的性单一，数据中台则主张打通全域数据孤岛，消除数据标准和口径不一致的问题，释放业务方数据应用价值。
4、数据应用不同
数据仓库主要针对管理决策等分析类场景，在其他方面则存在局限性，比如数据建模、数据追踪与探查、深度挖掘等。数据中台通过将数据服务化之后提供给业务系统，在数据应用上不仅限于分析型场景，也适用于交易类场景，比如营销推荐、风险评估等。
我们再回归到两者的官方定义：
数据仓库：位于多个数据库上的大容量存储库，它的作用在于存储大量的结构化数据，并能进行频繁和可重复的分析，帮助企业构建商业智能（BI）。
数据中台：广义上是包含了顶层数据战略、数据治理体系以及数据管理及运营、数据文化培养和组织架构支撑，是一套持续管理和运营的体系。
是不是发现数据中台和数据仓库，实际上就不是一回事，更没有谁替代谁的道理？
惟客数据认为，数据中台是加速企业从数据到业务价值的过程的中间层，可以建立在数据仓库之上。企业需要搞清楚现阶段的问题在哪儿、需求在哪儿，才能找到对的”工具“，而不必执着于到底是建数据仓库还是数据中台。
