随着大数据技术的不断更新和迭代，数据管理工具得到了飞速的发展，相关概念如雨后春笋一般应运而生，如从最初决策支持系统(DDS)到商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数据中台等。今天多变的市场竞争环境，企业也正在寻找具备创新性、灵活性的中台能力。
什么是数据中台？
数据中台最核心的是OneData体系。这个体系实质上是一个数据管理体系，包括全局数据仓库规划、数据规范定义、数据建模研发、数据连接萃取、数据运维监控、数据资产管理工具等。数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 数据中台是一个数据集成平台，它不仅仅是为数据分析挖掘而建，它更重要的功能是作为各个业务的数据源，为业务系统提供数据和计算服务。数据中台的本质就是“数据仓库+数据服务中间件”。中台构建这种服务时是考虑到可复用性的，每个服务就像一块积木，可以随意组合，非常灵活，有些个性化的需求在前台解决，这样就避免了重复建设，既省时、省力，又省钱。
数据仓库数据中台区别在哪？
我觉得首先要从概念上区分一下，数据中台不单单指系统或者工具，而是一个职能部门，通过一系列平台、工具、数据、流程、规范来为整个组织提供数据资产管理和服务的职能部门。
数据中台负责全域数据采集、数据资产加工和管理、并向前台业务部门和决策部门提供数据服务的所以数 据中台的核心应该是数据资产管理和数据赋能。通俗的讲就是数据弹药库。
把数据开放给前台业务人员直接使用，快速响应，这才是数据中台的核心价值。也是区别系统级数据中台和概念性数据中台的要点。
数据中台从某个意义来说属于数仓的一种，都是要把数据抽进来建立一个数据仓库。但是两者的数据来源和建立数仓的目标以及数据应用的方向都存在很大差异。
先从数据来源上来说，数据中台的数据来源可以是结构化数据或者非结构化的数据。而传统数仓的数据来源主要是业务数据库，数据格式也是以结构化数据为主。
数据中台不仅仅是汇聚企业各种数据，而且让这些数据遵循相同的标准和口径，对事物的标识能统一或者相互关联，并且提供统一的数据服务接口。就像做菜一样，按照标准化的菜名，先把所有可能用到的材料都准备好。
传统的数据仓库不能满足数据分析需求。
企业在数据分析应用方面呈现“五大转变”（从统计分析向预测分析转变、从单领域分析向跨领域转变、从被动分析向主动分析转变、从非实时向实时分析转变、从结构化数据向多元化转变），并且对统一的数据中台平台诉求强烈，对数据中台的运算能力、核心算法、及数据全面性提出了更高的要求。传统的数据仓库主要用来做BI的报表，目的性很单一，只抽取和清洗该相关分析报表用到基础数据，新增一张报表，就要从底层到上层再做一次。
1，资产化的角度看，数据中台和数据仓库都能算是数据资产化，区别是数据中台能够进行全域数据的整体规划和数据全生命周期管理，数据仓库就很难实现；
2，从数据能力服务化的角度来看，数据中台通过One Data、One ID、One Service的理念，以及存储治理，计算治理的方式，可以让更多的前台应用共享数据中台提供的数据能力（比如数据API，数据标签，数据监控等等）。
数据仓库通常是为了分析某些业务指标，或分析某个主题数据而搭建，目标更明确，输出更多的是数据结果，而不是数据能力；
3，从投资回报率来看，数据中台输出的是数据能力，在建设数据中台的时候，是预估使用方对数据能力的需求，所以需要考虑ROI；数据仓库通常是有明确需求才会建设，一般不会考虑ROI；
事实上，企业中的数据部在做的事情，都是加工数据，让数据转变成信息。加工信息，让信息转变成知识。利用知识，撬动变现的杠杆。只要用数据做有利于企业发展的事情，那就是正确的，就是有意义的，不要在乎你在做的到底是数据仓库还是数据中台。
在目前的信息时代，借助类似于Smartbi的这些工具，可以让企业加速融入企业数据分析的趋势。备受市场认可的软件其实有很多，选择时必须要结合实际的情况。一般的情况下，都建议选择市面上较主流的产品，比较容易达到好的效果，目前企业数据分析BI软件市场占有率前列的，就是思迈特软件——Smartbi。