『壹』 數據中台和數據倉庫的區別是什麼
數據中台與數據倉庫沒有直接關系，在某個維度上他們為業務產生價值的形式有不同的側重，數據中台距離業務更近，能更快速地響應業務和應用開發的需求，可追溯、更精準。
1、概念上的區別
數據中台：企業級的邏輯概念，體現企業 D2V（Data to Value）的能力。
數據倉庫：一個相對具體的功能概念，是存儲和管理一個或多個主題數據的集合。
2、應用上的區別
數據中台：距離業務更近，通過將數據服務化之後提供給業務系統，為業務提供速度更快的服務，不僅限於分析型場景，也適用於交易型場景，強調共享和復用；
數據倉庫：支持管理決策分析，主要應用於BI；
3、價值上的區別
數據中台：建立在數據倉庫和大數據平台上，是加速企業從數據到業務價值過程的中間層。數據中台將數據生產為一個個數據 API 服務，以更高效的方式為業務提供服務。
數據倉庫：存儲的數據大多是根據需求有針對性抽取的結構化歷史數據，能夠生成各類報表，但這些報表都無法實時產生，因此，盡管能提供部分業務價值，但不能直接影響業務。
數據倉庫算產品，數據中台的精髓在於其機制，數據中台不是一個產品，而是一套體系，是一種組織架構，數據中台的開發和建設既可以建立企業數據倉庫基礎上，也可以建立在企業大數據平台基礎上，區別就在於企業的數據應用場景是否多元化。
『貳』 如何區別資料庫、數據中台、數據湖
數據湖、數據倉庫和數據中台，他們並沒有直接的關系，只是他們為業務產生價值的形式有不同的側重。
一、區別：
數據湖作為一個集中的存儲庫，可以在其中存儲任意規模的所有結構化和非結構化數據。在數據湖中，可以存儲數據不需要對其進行結構化，就可以運行不同類型的分析。
數據倉庫，也稱為企業數據倉庫，是一種數據存儲系統，它將來自不同來源的結構化數據聚合起來，用於業務智能領域的比較和分析，數據倉庫是包含多種數據的存儲庫，並且是高度建模的。
數據中台是一個承接技術，引領業務，構建規范定義的、全域可連接萃取的、智慧的數據處理平台，建設目標是為了高效滿足前台數據分析和應用的需求。數據中台距離業務更近，能更快速的相應業務和應用開發的需求，可追溯，更精準。
二、關系：
數據湖、數據倉庫更多地是面向不同對象的不同形態的數據資產。而數據中台更多強調的是服務於前台，實現邏輯、標簽、演算法、模型的復用沉澱。
數據中台像一個「數據工廠」，涵蓋了數據湖、數據倉庫等存儲組件，隨著數據中台的發展，未來很有可能數據湖和數據倉庫的概念會被弱化。
三、小結：
數據空間持續增長，為了更好地發揮數據價值，未來數據技術趨於融合，同時也在不斷創新。