摘要：随着大数据技术的不断发展和应用，企业面临着前所未有的数据挑战和机遇。如何有效地整合、管理和利用这些数据，以支持企业的决策和业务发展，成为摆在企业面前的重要课题。数据中台、数据仓库（数仓）和商业智能（BI）展现作为数据管理和应用的重要工具，各自承担着不同的角色和

随着大数据技术的不断发展和应用，企业面临着前所未有的数据挑战和机遇。如何有效地整合、管理和利用这些数据，以支持企业的决策和业务发展，成为摆在企业面前的重要课题。数据中台、数据仓库（数仓）和商业智能（BI）展现作为数据管理和应用的重要工具，各自承担着不同的角色和职责。

数通一体化数据中台的基础是构建数据仓库，在数仓之上构建数仓模型、分析模型，再基于分析模型实现数据的可视化展现，可以说是涵盖了数仓和BI。本文旨在揭示这三者之间的内在联系和相互作用，为企业更好地利用数据资源提供有益的启示。

通过对数据中台、数仓和BI展现的定义和功能的阐述，我们可以清晰地看到它们在企业数据管理和应用中的重要地位：数据中台作为数据管理和服务的核心平台，数仓作为数据存储和处理的基础设施，BI展现作为数据分析和可视化的重要工具，三者共同构成了企业数据应用的核心体系。

1.数据中台

数据中台是企业级的数据资产管理平台，它整合了企业内外部的数据资源，提供数据集成、处理、存储、分析和服务等一站式解决方案。数据中台旨在打破数据孤岛，实现数据的互联互通，建立数据资产和数据标准体系，为企业决策提供及时、准确的数据支持。

2.数据仓库

数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的数据集合，用于支持管理决策过程。它存储了大量的历史数据，并提供了高效的数据查询和分析能力，是数据挖掘、数据分析和商业智能等高级数据应用的基础。

3.BI展现

BI展现（Business Intelligence Presentation）是指通过商业智能工具，将数据分析结果以图表、报表、仪表盘等炫酷的形式直观地展示给用户。通过可视化展现功能帮助用户更好地理解数据，发现数据中的规律和趋势，从而做出更加明智的决策。

数通dPaaS数据中台方案是基于统一服务、统一主数据和数据分析为一体的数据解决方案，在有效解决企业数据治理分析难题的同时，也能帮助企业深度挖掘数据价值，从而实现系统数据的最大化利用。

1.功能架构

数通一体化数据中台方案是基于数通的Portal、DAP、MDM和ESB组成的全面、高效、安全的数据治理和分析解决方案，其中，DAP数据分析平台作为数据分析的核心，完成数仓建设、数据应用（可视化、算法模型、数据服务、数据资产）；ESB作为数据集成平台，实现源头系统到ODS以及ODS到DW数据抽取、加工、转换，完成数据汇聚的过程；MDM基础数据平台则实现基础数据治理，为数仓提供基础数据支撑，构建数仓维表；而Portal门户平台主要是作为应用中心为各个系统提供统一的访问入口。

2.数仓建设

数据仓库是智能分析与业务联动的基础。在业务系统中蕴含着大量的数据，通过数据总线将数据汇聚存储到数仓中，在DAP建设数仓对数据同步加工过程进行清洗校验。在对数据汇聚前基于元数据建立各业务主题对应的实体表，包括维表和事实表等。数据首先从业务系统同步到ODS，再从ODS转换到数仓，再进一步进行加工汇总，这些过程是通过结合ESB数据总线生成调度资源、通过调度资源生成对应任务，在执行过程中会对数据进行清洗校验，而执行后也会产生对应的质量日志。

3.数据展现

在数通数据中台的可视化展现中，根据企业的实际业务，制定不同的分析主题，如财务主题、人事主题、营销主题、生产主题等等，这些主题所需要的数据来自于数仓，展现样式通过数据分析平台进行配置，数据分析平台支持多种形式的组件展示，内部预置大量的图形化组件，包括饼、柱、线、组合、表格、散点图、地图、气泡图、关系图等等，数据在配置的过程中，可实现环比，同比等多种运算规则。

此外还支持在大屏、电脑、平板、手机等终端进行分析展示，支持数据挖掘任务、自助分析、算法模型、和移动采集，帮助企业逐步建立统一高效、资源整合、互联互通、信息共享、便捷查询、实时监管的企事业内外一体化的数据决策分析平台。

数仓作为数据中台的重要组成部分，不仅承担着数据存储和管理的职责，还是数据中台的数据来源之一。在数仓中，通过对数据进行清洗、转换和整合等操作，可以生成符合业务需求的数据模型和数据视图。同时，基于元数据的管理机制确保了数据的准确性、一致性和可维护性。数仓与数据中台之间的紧密联系，使得企业能够更高效地利用数据资源，支持业务的快速发展。

1.数据来源

在数通一体化数据中台中，不管是由MDM治理后的主数据，还是各系统的业务数据都会汇聚存储到数仓中。在数仓中分别作为维度表和事实表，再基于表的关联关系构建数仓模型、分析模型，最后基于分析模型实现数据可视化、数据服务、算法模型等功能。由此看来，数据仓库是数通数据中台的基础，也是核心，只有基于构建数据仓库才会有数据的支持，才会有后续的数据应用。

2.数据处理

在数通一体化数据中台数仓构建过程中包括对数据的清洗转换、加工汇总等处理流程。通过数据中台的清洗和整合功能，对采集到的数据进行清洗和整合，确保数据的准确性和一致性。清洗和整合的过程包括数据去重、格式转换、标准化处理等，以提高数据的质量和可用性。企业可以对采集和清洗后的数据进行查询和分析，生成有用的信息和知识，支持企业的决策和业务发展。例如，通过对市场数据的分析，企业可以了解市场需求和竞争情况，制定更加精准的销售策略；通过对用户数据的分析，企业可以了解消费者的购买习惯和需求，提供更加个性化的产品和服务。

3.元数据管理

元数据是描述数据的数据，对于数据仓库的构建和管理至关重要。在数通数据中台建设数仓的过程中，基于元数据构建表和数仓模型，以此确保数据的准确性、一致性和可维护性。元数据管理还包括了对数据血缘关系的追踪和管理，有助于实现数据的快速定位和分析。

数通数据中台也具备BI可视化展现功能。数通数据中台为企业高管领导、业务人员提供定制化的大中小屏数据展现：大屏就是数据大屏、中屏是Web端、小屏是移动端，基于可视化展现为企业经营决策提供数据支撑。同时也能与其他BI工具结合共同完成数据展现。

1.相辅相成

数通数据中台和BI在企业数据应用架构中相辅相成。数据中台提供了数据集成、处理和服务的能力，为BI提供了强大的数据支持；而BI则通过数据分析和可视化展示，帮助企业更好地理解数据、发现数据中的价值，并做出更加明智的决策。两者相互依存、相互促进，共同推动了企业数据应用的发展和创新。

2.基础功能

数通一体化数据中台通过数据开发构建各种数据模型，并在数据模型的基础上实现数据应用，其中就包括了数据可视化展现功能。通过划分不同的业务主题，基于分析模型和内置的展现组件，可以为不同的人员提供定制化的可视化展现，同时基于移动端功能，可以实时查看企业运营情况，重点某些关注指标并接收指标预警通知。

3.数据提供

数通一体化数据中台可以与BI工具相结合，提供高质量的、统一的数据源，为BI的分析和展示提供了坚实的基础。数据中台所构建的各类分析模型均可发布为数据服务，BI工具就可以通过API接口从中提取所需的数据进行分析。这样，企业在进行数据分析时，不仅能依赖于历史数据，还可以随时获取最新的数据动态。通过BI工具的数据分析和可视化展示功能，企业能够更深入地了解数据背后的故事和趋势，从而做出更明智的业务决策。

数据中台作为企业数据管理和服务的核心平台，整合企业内外部的数据资源。数仓作为数据中台的重要组成部分，承担着数据存储和管理的职责，是数据中台的数据来源之一。而BI展现则通过数据分析和可视化展示，帮助企业更好地理解数据、发现数据中的价值，并做出更加明智的决策。这三者共同构成了企业数据应用架构的核心要素，为企业数字化转型和业务发展提供了有力支持。

1.总结说明

数据中台、数仓和BI之间既相互独立，又相互联系，形成了紧密的协同作用。数仓作为数据存储和处理的基础设施，通过构建高效的数据存储和处理机制，为数据中台和BI提供了准确、一致和可维护的数据资源。而BI则通过数据分析和可视化展示，将数据分析结果以直观的方式呈现给用户，支持企业的决策和业务发展。而对于数通数据中台来说，数仓是核心组成部分，BI展现是基础功能，同时还能与其他BI工具相结合，这种相互关联和协同作用，使得企业能够更高效地利用数据资源，提升数据管理和应用水平。

2.建设重点

数通数据中台的重点之一就是建设数仓，基于数仓构建数据中心，首先将企业内部各个部门的数据进行整合，并进行清洗、汇总处理，通过治理好的数据构建数仓。其次治理好的数据进行分析模型构建，根据业务需求，构建相应的分析模型，这些模型可以是统计模型、机器学习模型等，用于挖掘数据的价值，预测结果通过可视化图表进行展示。最后通过数据服务与业务系统进行数据联动，使标准、准确的数据可以流动起来，提供数据的应用性。

3.说在最后

企业应该重视数据管理和应用的重要性，加强数据治理和数据质量管理，确保数据的准确性和可靠性。并积极构建数据中台，提升数据集成、处理和分析能力，为业务决策提供及时、准确的数据支持。同时充分利用BI展现等可视化工具，将数据分析结果以直观的方式呈现给用户，提升数据应用的效率和效果。

数通数据中台将企业数据进行采集同步、清洗转换、加工汇总，建立数据仓库，基于数据实现对不同主题指标的可视化展现，并可结合BI进行可视化展现，同时为其他业务系统提供数据服务。在实现企业应用系统和数据集成的同时，也会实现数据中台到应用系统的反向集成，从而使数据动起来，活起来，为企业经营决策提供依据，并创造更大的价值。

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