数据仓库与数据中台最大的区别是什么？终于有人讲明白了
数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合，用于对管理决策过程的支持，有四个特征：

（1）面向主题：数据仓库都是基于某个明确主题，仅需要与该主题相关的数据，其他的无关细节数据将被排除掉

（2）集成：从不同的数据源采集数据到同一个数据源，此过程会有一些ETL操作

（3）随时间变化：关键数据隐式或显式的基于时间变化

（4）数据不可更新：数据装入以后一般只进行查询操作，没有传统数据库的增删改操作。数据仓库的数据反映的是一段相当长的时间内历史数据的内容，是不同时点的数据库快照的集合，以及基于这些快照进行统计、综合和重组的导出数据，而不是联机处理的数据。

数据仓库一般是分层的，目的是为了解耦和共享，从而提升对应用的支撑效率，这其实非常符合中台的沉淀共性能力的理念：

（1） ODS（Operation Data Store），操作数据层，即原始数据层，又叫贴源层，与业务系统基本同构（可能会增加管理字段），目的是保留历史，解耦业务数据库，这样整个数据平台只需要访问一次业务数据库即可。所以ODS层存在的意义是尽可能减少对业务数据库的访问压力。ODS层有些时候会细分为两层，一个STG数据缓冲层，存原始数据，一个ODS，存简单清洗的数据。

（2）DWD（Data Warehouse Detail），明细数据层，对数据进行清洗、代码统一、字段统一、格式统一、简单聚合等工作。DWD层存在的意义是做数据的标准化，为后续的处理提供干净、统一、标准的数据。

（3）DWB（Data Warehouse Base），基础数据层，又叫轻度汇总层，遵照维度模型的原理，将数据拆成维度和事实，进行维度、事实的统一。对数据进行轻度汇总，形成指标结果。

（4）DWS（Data Warehouse Service），服务数据层，按照业务目标，对已经处理好的数据进行横向汇聚、纵向汇总。按照宽表模型进行数据冗余和预计算，以空间换时间。

数据仓库跟数据中台很难说有本质区别，这是数据中台被数据仓库从业者诟病的原因，但两者对业务的支撑广度和深度不在一个级别上，数据仓库仅仅赋能决策支持，而数据中台对业务的支持是全方位的，其不仅通过API等形式直接嵌入到业务流程中发挥作用，而且还能通过数据产品直接创造价值。