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摘要： 数据管理，数据治理，数据中心，数据中台，数据湖都是什么意思，有什么关系呢？数据管理，数据治理，数据中心，数据中台，数据湖都是什么意思，有什么关系呢？随着企业的发展，企业的数据不断增...

1. 数据管理，数据治理，数据中心，数据中台，数据湖都是什么意思，有什么关系呢？

数据管理，数据治理，数据中心，数据中台，数据湖都是什么意思，有什么关系呢？

随着企业的发展，企业的数据不断增多，数据重要性逐渐浮出水面，企业开始数字化转型，推动数字化转型时候我们经常听到数据管理，数据治理，数据中心，数据中台，数据湖这些词语，下面会分别介绍这些词语的含义并介绍他们关联关系。

数据湖：就是一个大的存储站，这个存储是分布式可无限扩展的，存储过来的数据也不会去清洗和加工，尽量保持原样。

数据管理：通过一系列标准进行数据的增删改查操作，遵循一定的流程，一定的组织角色分工，而这些内容就必须先通过数据治理定义清楚，而这些内容就必须先通过数据治理定义清楚。

数据治理：数据治理分为主数据治理和业务数据治理，数通畅联推荐采用MDM基础数据管理平台进行数据住主数据的治理、使用DAP数据分析平台进行业务数据治理。

数据中心：数通畅联的解决方案是通过DAP数据分析平台结合ESB数据总线从各系统进行数据抽取、加工、转换，并汇聚存储到数仓中，构建企业的数据中心。

数据中台：数通畅联推荐基于平台构建中台，通过DAP+MDM+ESB这三种产品构建数据中台，通过MDM进行企业基础数据管理（也是数据管理一种），进行基础数据治理、从业务系统到ODS中间库，ODS转换到数仓（到维度表、基础事实表）清洗数据，汇总加工处理，***用的是湖（湖就代表着数据湖的概念）仓一体的模式存储的数据中心，然后把处理后的数仓中存储的数据构建分析模型，进行可视化展现配置和提供数据服务，从而提升企业数据价值，加快企业数字化转型。

数通畅联专注于企业IT架构、SOA应用集成、数据治理分析领域，感谢您的阅读与关注。

谢谢邀请。题主讲的这么多数据模型，其实归根到底就是以数据库为基础的云计算过程。只是被人们委以了如此多的称号。

在数字时代的今天，云计算作为大数据时代的系统工程，其触角可以说已经遍布我们的生活，但云计算需要以大数据为基础，这个大数据就是我们通常讲的数据库。数据库的建立需要有充足的信息来源，就像一个水库，必须时时刻刻有水源注入，否则水库就会干涸。

有了海量数据作为基础，人们还需要动手进行数据整理，数据清洗，确保数据整齐，方便批量处理，同时植入对应的计算公式，把自己需要的数据模型提取出来。而这一过程就是所谓的数据管理，或者叫数据治理。

随着信息技术的不断涌现和普及，业务发展加快了数据膨胀的速度，行业内衍生了较多的新名词，如数据治理、数据管理、数据***管理、数据资产管理等名词的定义很多，概念容易混淆，本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析，便于读者对数据相关的概念有全面的认识。

数据治理和数据管理

简单来说治理就是管理的管理。

管理你得遵循一定的标准规范体系，一定的流程，一定的组织角色分工，而这些内容就必须先通过数据治理定义清楚。管理只是根据数据治理规范体系去执行管理和监督的职责。管理执行的依据是治理规范体系。

数据湖一般是公有云服务商提出的一个概念，即企业的结构化，非结构化数据都可以全部***集和存储到这里来。数据湖就是一个大的存储站，这个存储是分布式可无限扩展的，存储过来的数据也不会去清洗和加工，尽量保持原样。

在存过来后，数据湖再提供一些标准的开放接口给你使用数据，这些接口包括了查询SQL类接口，计算引擎接口，流处理接口等。提供接口的目的也很简单，就是能够方便得使用你存储过来的数据。

数据湖的存储一般是分布式对象存储或分布式文件存储，即使你是结构化数据库***集过来的数据，仍然会转成统一的存储方法，方便扩展。

数据中台简单来说就是企业共享数据能力下沉并对外开放。

数据中台包括了底层数据技术平台（可以是我们熟悉的大数据平台能力），中间的数据资产层，上层的数据对外能力开放。

核心的资产层本身也分层，从最底层的贴源数据，到分域应用数据，再到上层的数据仓库和数据标签库。而数据湖更多对应到数据中台概念里面的数据贴源层。

企业在建数据中台的时候实际很少用数据湖这个概念。
两者的对比映射如下：

数据中心

对于数据中心这个词，原来在BI系统应用里面也经常出现。

但是现在数据中心一般特指IT基础设施，大的公有云数据机房等，在BI系统或数据中台里面都很少用这个词。即数据中心这个词偏IT硬件基础设施层面了。

数据资产

数据资产（Data Asset）是指由企业拥有或者控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理或电子的方式记录的数据***，如文件资料、电子数据等。在企业中，并非所有的数据都构成数据资产，数据资产是能够为企业产生价值的数据***。

数据资产的属性：数据资产具有无形资产的属性，从这个角度出发，我们可以发现数据资产主要有以下特性：

无消耗性：数据资产的每次使用只需要花费很低的成本，不会因为使用频率的增加而磨损、消耗，与其他传统无形资产有相似性。

增值性：企业通过稳定发展，会促使数据资产在原有的基础上，数据规模和数据维度的不断积累，整体价值进一步提升。

依附性：与其他无形资产类似，数据资产不能独立发挥作用，其发挥作用和效应往往依附于相应的软件、硬件。

价值易变性：数据资产时刻受到数据容量、数据时效程度、应用场景等因素的影响，与其他无形资产相比，其价值更易发生变化。

战略性：一切数据业务化，一切业务数据化，具有战略性。

数据资产管理

数据资产管理（Data Asset Management）是指规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能，包括开发、执行和监督有关数据的***、政策、方案、项目、流程、方法和程序，从而控制、保护、交付和提高数据资产的价值。数据资产管理需要充分融合业务、技术和管理，以确保数据资产保值增值。

数据资产管理（Data Asset Management）一般来说包括统筹规划、管理实施、稽核检查和资产运营四个主要阶段，贯穿数据***集、存储、应用和销毁整个生命周期全过程。企业管理数据资产就是对数据进行全生命周期的资产化管理，促进数据在“内增值，外增效”两方面的价值变现，同时控制数据在整个管理流程中的成本消耗。

数据资产管理（Data Asset Management）包括两个重要方面，一是数据资产管理的核心管理职能；二是确保这些管理职能落地实施的保障措施，包括战略规划、组织架构、制度体系等。

数据管理、数据***管理与数据资产管理有着密切关系和关联，但随着现代数字技术的高速发展，三者在内涵、侧重、延伸等方面存在差异。

数据管理、数据***管理与数据资产管理的关系

数据治理和数据管理

简单来说治理就是管理的管理。

管理你得遵循一定得标准规范体系，一定得流程，一定得组织角色分工，而这些内容就必须先通过数据治理定义清楚。管理只是根据数据治理规范体系去执行管理和监督得职责。

既管理执行得依据是治理规范体系。

如下图：

数据中台和数据湖

这个要解释清楚不太容易，因此我尽量做简化。

数据湖一般是公有云服务商提出得一个概念，即企业得结构化，非结构化数据都可以全部***集和存储到我这里来。数据湖就是一个大得存储站，这个存储是分布式可无限扩展得，存储过来得数据也不会去清洗和加工，尽量保持原样。

在存过来后，数据湖再提供一些标准得开放接口给你使用数据，这些接口包括了查询SQL类接口，计算引擎接口，流处理接口等。提供接口得目的也很简单，你能够方便得使用你存储过来得数据。

数据湖得存储一般是分布式对象存储或分布式文件存储，即使你是结构化数据库***集过来得数据，仍然会转成统一的存储方法，方便扩展。

数据中台简单来说企业共享数据能力下沉并对外开放。

数据中台包括了底层数据技术平台（可以是我们熟悉的大数据平台能力），中间的数据资产层，上层的数据对外能力开放。

核心的资产层本身也分层，从最底层的贴源数据，到分域应用数据，再到上层的数据仓库和数据标签库。而数据湖更多对应到数据中台概念里面的数据贴源层。

企业实际在建数据中台的时候实际很少用数据湖这个概念。

两者的对比映射如下：

数据中心

对于数据中心这个词，原来在BI系统应用里面也经常出现。

但是现在数据中心一般特指IT基础设施，大的公有云数据机房等，在BI系统或数据中台里面都很少用这个词。即数据中心这个词偏IT硬件基础设施层面了。

比如下图，一般指硬件和网络基础设施架构了。