数据仓库

数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

数据集市

数据集市（Data Mart） ，也叫数据市场，数据集市就是满足特定的部门或者用户的需求，按照多维的方式进行存储，包括定义维度、需要计算的指标、维度的层次等，生成面向决策分析需求的数据立方体。

数据湖

数据湖或hub的概念最初是由大数据厂商提出的，表面上看，数据都是承载在基于可向外扩展的HDFS廉价存储硬件之上的。但数据量越大，越需要各种不同种类的存储。最终，所有的企业数据都可以被认为是大数据，但并不是所有的企业数据都是适合存放在廉价的HDFS集群之上的。常见的数据湖架构有：Delta Lake（Databricks）、Iceberg（Netflix）、Hudi（Uber）。

湖仓一体

湖仓一体（Data Lakehouse，Databricks）是数据管理领域中的一种新架构范例，结合了Data Warehouse和Data Lakes的最佳特性。一旦将数据加载到数据湖中，就无需将数据加载到仓库中进行其他分析或商业智能。您可以直接查询便宜但高度可靠的存储（通常称为“对象存储”）中的数据，从而减少了数据管道上的操作开销。

数据中台

数据中台简单来说就是提取各个业务的数据，统一标准和口径，通过数据计算和加工为用户提供数据服务。数据中台是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制，一种战略选择和组织形式，是依据企业特有的业务模式和组织架构，通过有形的产品和实施方法论支撑，构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。数据中台需要具备数据汇聚整合、数据提纯加工、数据服务可视化、数据价值变现４个核心能力，让企业员工、客户、伙伴能够方便地应用数据。