1.数据仓库
通常是业务发展到一定规模后，业务分析师、CIO、决策者们，希望从大量的应用系统、业务数据中进行关联分析，最终得到“干货”出来。比如为啥利润会下滑？为啥库存周转变慢了？向数据要答案，生成报告、图表出来给决策层汇报，辅助经营决策。可是，数据库“脑容量不足”，擅长事务性工作，不擅长分析型的工作，于是就产生了数据仓库。数据仓库相当于一个集成化数据管理的平台，从多个数据源抽取有价值的数据，在仓库内转换和流动，并提供给BI等分析工具来输出干货。
2.数据湖
数据湖（Data Lake）是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可供存取、处理、分析及传输。数据湖的本质是由“➊数据存储架构+➋数据处理工具”组成的解决方案。
一类工具，解决的问题是如何把数据“搬到”湖里，包括定义数据源、制定数据访问策略和安全策略，并移动数据、编制数据目录等等。
一类工具，就是要从湖里的海量数据中“淘金”。数据并不是存进数据湖里就万事大吉，要对数据进行分析、挖掘、利用，比如要对湖里的数据进行查询，同时要把数据提供给机器学习、数据科学类的业务，便于“点石成金”
数据仓库可以是独立的标准化产品，数据湖则是一种架构，通常是围绕对象存储为“湖底座”的大数据管理方案组合。
3.湖仓一体
湖仓一体架构最重要的一点，是实现“湖里”和“仓里”的数据/元数据能够无缝打通，并且“自由”流动。湖里的“新鲜”数据可以流到仓里，甚至可以直接被数仓使用，而仓里的“不新鲜”数据，也可以流到湖里，低成本长久保存，供未来的数据挖掘使用。
4.数据中台
数据中台：数据中台是聚合跨域数据，对数据进行清洗、转换、整合，实现数据标准化、集成化、标签化，沉淀共性数据服务能力，以快速响应业务需求，支撑数据融通共享、分析挖掘和数据运营，创造业务价值。
中台战略核心是数据服务的共享。数据中台是围绕向上层应用提供数据服务构建的，中台战略让数据在数据平台和业务系统之间形成了一个良性的闭环，也就是实现应用与数据之间解藕，并实现紧密交互。数据中台建立后，会形成数据API，为企业和客户提供高效各种数据服务。数据中台整体技术架构上采用云计算架构模式，将数据资源、计算资源、存储资源充分云化，并通过多租户技术进行资源打包整合，并进行开放，为用户提供“一站式”数据服务。
数据中台不是一套软件，也不是一个信息系统，而是一系列数据组件的集合，企业基于自身的信息化建设基础、数据基础以及业务特点对数据中台的能力进行定义，基于能力定义利用数据组件搭建自己的数据中台。