互联网与非互联网数据平台的演变与差异

本文探讨了从数据仓库到大数据平台25年的发展历程，重点比较了非互联网企业和互联网企业在数据平台建设、用户群体以及数据模型设计上的差异。文章通过分析两个不同用户群体的特点，展示了传统数据仓库与现代互联网数据平台的变化。 在非互联网企业中，数据平台主要服务于企业的高层管理者、运营人员和数据分析团队。这些用户依赖报表和商业智能进行决策，由ETL开发工程师、数据建模师、架构师和报表设计师提供支持。技术框架通常由技术架构师和JAVA开发人员构建，数据源主要为结构化的生产系统数据。 而在互联网企业，数据平台的用户群体更年轻、教育程度较高，他们对数据有更直接的接触和需求。数据平台的建设和使用更为多元化，包括技术团队、数据产品团队，甚至分析师直接参与建设。随着数据源的多样化，如日志、非结构化数据等，数据仓库开发和模型架构师的角色也转变为更多地提供服务和咨询。 数据仓库的发展经历了五个阶段和四种架构。从早期的全企业集成，到企业数据集成EDW时代，再到数据集市、两种架构的争论，最后到合并年代。例如，在2001-2002年的海尔集团BI项目中，采用的是微软的DTS工具进行数据抽取和处理，用于进销存和闭环控制等分析，硬件环境包括DB2、SQL SERVER和Oracle等数据库。 互联网时代，数据平台面临更多挑战，如海量非结构化数据的处理、实时分析需求、以及对数据服务的高可用性和灵活性。这推动了大数据技术的崛起，如Hadoop、Spark和NoSQL数据库等，它们提供了处理大规模数据的新方法，支持更复杂的数据分析任务，并且能够适应快速变化的业务需求。 总结来说，从数据仓库到大数据平台的进化，不仅是技术的迭代更新，也是用户需求、数据类型和平台服务模式的深刻转变。传统数据仓库侧重于结构化数据的集成与分析，而互联网数据平台则需要处理多样化数据，提供灵活的服务，并满足快速响应业务变化的能力。这种演变反映了信息技术在推动企业决策和业务创新方面的重要作用。