数据中台与数据仓库在功能定位、数据来源、处理方式等方面存在显著差异。五大核心区别包括：1. 目标定位不同；2. 数据来源不同；3. 数据处理方式不同；4. 应用场景不同；5. 技术架构不同。数据中台更注重数据整合与业务赋能，而数据仓库侧重于数据存储与查询。
本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据中台和数据仓库作为企业数据管理的两大核心架构，越来越受到关注，许多人对这两个概念的理解仍然存在模糊，本文将深入探讨数据中台与数据仓库的区别，从五大核心方面进行分析，帮助读者更好地理解这两个概念。
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定义与定位
1、数据仓库：数据仓库是一个面向主题、集成的、非易失的、支持数据查询和分析的数据集合，其主要目的是为决策支持系统提供数据支持，帮助用户从海量数据中挖掘有价值的信息。
2、数据中台：数据中台是一个基于大数据技术，对业务数据进行整合、存储、处理和分析的平台，其主要功能是为业务部门提供数据服务，支持业务创新和优化。
数据来源
1、数据仓库：数据仓库的数据来源相对单一，主要来源于企业内部各个业务系统，如CRM、ERP、财务等，数据仓库通过ETL（提取、转换、加载）过程，将各个业务系统的数据统一存储在数据仓库中。
2、数据中台：数据中台的数据来源更加广泛，除了企业内部业务系统外，还包括外部数据源，如第三方数据平台、社交媒体等，数据中台通过API、爬虫等技术手段，将各类数据汇聚到平台上。
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数据处理
1、数据仓库：数据仓库的数据处理过程相对简单，主要进行数据的清洗、整合和转换，数据仓库通常采用批量处理的方式，处理周期较长。
2、数据中台：数据中台的数据处理过程更加复杂，包括数据的采集、存储、清洗、整合、转换、分析和可视化等环节，数据中台通常采用实时处理和批量处理相结合的方式，以满足不同业务需求。
数据应用
1、数据仓库：数据仓库主要服务于决策支持系统，为企业管理层提供数据支持，用户可以通过查询、报表、数据挖掘等技术手段，从数据仓库中获取有价值的信息。
2、数据中台：数据中台不仅服务于决策支持系统，还服务于业务部门，业务部门可以通过数据中台获取实时数据，进行业务分析和优化，数据中台还可以为业务创新提供数据支持。
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技术架构
1、数据仓库：数据仓库的技术架构相对简单，主要采用传统的数据库技术，如关系型数据库、数据仓库软件等。
2、数据中台：数据中台的技术架构更加复杂，涉及大数据、云计算、人工智能等多种技术，数据中台通常采用分布式存储、分布式计算、机器学习等技术，以提高数据处理能力和效率。
数据中台与数据仓库在定义、数据来源、数据处理、数据应用和技术架构等方面存在显著区别，企业在进行数据管理时，应根据自身业务需求选择合适的数据架构，数据中台和数据仓库并非相互排斥，在实际应用中，两者可以相互补充，共同构建企业数据管理体系。
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