數據中臺是將數據服務化之後提供給業務系統，目標是將數據能力滲透到各個業務環節，不限於決策分析類場景；而數據倉庫的主要場景是支持管理決策和業務分析。對比數據倉庫，數據中臺有什麼異同？
一、什麼是數據中臺？
數據中臺是對既有/新建信息化系統業務與數據的沉淀，是實現數據賦能新業務、新應用的中間、支撐性平臺。對數據中臺最深的解釋就是其“兩化”，即：業務數據化和數據業務化，貼合業務發展之後形成“四化”，即：業務數據化、數據資產化、資產服務化、服務業務化。
數據中臺一般采用全新數據技術架構，可以更方便地進行數據價值的挖掘。隨著企業數據量越來越大，智能化場景越來越多，傳統架構的存儲計算能力無法滿足這類數據業務的需求。而隨著人工智能、物聯網等技術的發展，從看似無用的數據中挖掘出新價值的能力也越來越強，新的技術架構為這些場景的建設提供瞭很好的能力支撐。
二、數據中臺和數據倉庫有什麼異同？
目前，有很多企業緊跟潮流，很多原來的數據倉庫+數據集市這種模式的數據服務企業，搖身一變就成瞭數據中臺，最後發現隻是名字變瞭，中間的加工邏輯，數據處理思路沒有發生變更，還是拉寬表，出報表。所以，數據中臺與數據倉庫有什麼異同？
首先，概念上的不同。數據倉庫是一個面向主題的、集成的、隨時間變化的、但信息本身相對穩定的數據集合，用於對管理決策過程的支持。從定義看，數據倉庫的宿命是對管理決策過程提供支持，最好的出口是集團BI，所以大部分的教材會把數據倉庫和商業智能放在一個章節。但是數據中臺側重點更貼合業務，來自於業務，服務與業務，對業務的支撐是全方位的，提供的方式也是多種多樣的。
其次，數據中臺建設包含數據體系建設，也就是數據中臺包含數據倉庫的完整內容，數據中臺將企業數據倉庫建設的投入價值進行最大化，以加快數據賦能業務的速度，為業務提供速度更快、更多樣的數據服務。
數據中臺持續不斷地將數據進行資產化、價值化並應用到業務，而且關註數據價值的運營。
數據中臺也可以將已建好的數據倉庫當成數據源，對接已有數據建設成果，避免重復建設。當然也可以基於數據中臺提供的能力，通過匯聚、加工、治理各類數據源，構建全新的離線或實時數據倉庫。
綜上所述，數據中臺更貼合業務，離業務側更近，不僅僅是技術中臺構建的，更是需要業務參與的，在生產活動中能夠產生數據價值的。
建設數據中臺，本質上要解決的是一類問題，就是提升企業經營的效率，壓縮成本，更好地應對外部環境快速的變化，最終創造更多的業務價值。如果您的企業正嘗試建設數據中臺，捷碼低代碼平臺和強大的捷碼模塊化數據產品及服務，是一個非常值得嘗試的選擇，它能提供定制化、解決方案級的數據接入、數據開發、數據治理、數據資產、BI等豐富的平臺能力。