商務智能
商務智能（BI）描述了一系列的概念和方法，通過應用基于事實的支持系統來輔助商業決策的制定。是一種以提供決策分析性的運營數據為目的而建立的信息系統。它利用數據倉庫、在線分析處理、數據挖掘等技術與客戶關系管理等應用系統結合起來，將分散于企業內、外部各種數據進行收集、管理、分析、整合并轉換成有用的信息，然后分發到企業各處，幫助企業進行決策分析和運算；用戶則通過報表、圖表、多維度分析的方式，尋找解決業務問題所需要的方案；這些結果將呈報給決策者，以支持策略性的決策和定義組織績效，或者融入智能知識庫自動向客戶推送。
數據倉庫
數據倉庫(Data Warehouse)，是為企業所有級別的決策提供所有類型數據支持的戰略集合。它是出于分析性報告和決策支持目的而創建的一個面向主題的、集成的、相對穩定的、反映歷史變化的數據集合存儲系統，它將來自不同來源的結構化數據聚合起來，用于業務智能領域的比較和分析，為需要業務智能的企業，提供指導業務流程改進、監視時間、成本、質量以及控制。
數據湖
數據湖（Data Lake）是一個以原始格式存儲數據的存儲庫或系統，通常是對象blob或文件。無需事先對數據進行結構化處理，其中的數據可供存取、處理、分析及傳輸。數據湖可以包括結構化數據（關系數據庫的表），半結構化數據（CSV，日志，XML，JSON），非結構化數據（電子郵件，文檔，PDF）和二進制數據（圖像，音頻，視頻）。數據湖通常是企業所有數據的單一存儲，包括源系統數據的原始副本，以及用于報告、可視化、分析和機器學習等任務的轉換數據。
數據中臺
數據中臺是指在政企數字化轉型過程中，各業務單元業務與數據的沉淀。通過對企業內外部多源異構的數據采集、治理、建模、分析、應用，對內構建包括數據技術、數據治理、數據運營等數據建設、管理、使用體系，實現數據賦能，提高業務數據對內優化管理；對外可以數據合作價值釋放，成為企業數據資產管理中樞。數據中臺建立后，會形成數據API，為企業和客戶提供高效各種數據服務。
數據倉庫與數據湖差異
1、數據倉庫主要處理統一標準規范的、歷史的、結構化的數據。數據湖能處理所有類型的數據，數據的類型依賴于數據源系統的原始數據格式。
2、數據倉庫將結構化數據轉化為多維數據，或者轉換為報表，以滿足后續的高級報表及數據分析需求。數據湖擁有足夠強的計算能力用于處理和分析所有類型的數據，分析后的數據會被存儲起來供用戶使用。
3、數據倉庫通常用于存儲和維護長期數據，因此數據可以按需訪問。數據湖通常包含更多的相關的信息，這些信息有很高概率會被訪問，并且能夠為企業挖掘新的運營需求。
數據倉庫與數據中臺的差異
1、數據中臺的數據來源包括業務數據庫，日志數據，埋點數據，爬蟲數據，外部數據等結構化數據或者非結構化的數據。而數倉的數據來源主要是業務數據庫，數據格式也是以結構化數據為主。
2、數據中臺的目標是為了打通企業內外數據之間的隔閡，消除數據標準和口徑不一致的問題。需要對數據進行清洗，按照主題域概念建立多個以事物為主的主題。數倉主要用來做BI的報表，目的性很單一。
3、在數據應用方面，數據中臺上的數據應用更多面向營銷，用戶畫像，AI決策分析，風險評估等。數據倉庫主要是面向報表，數據應用的建設就是傳統煙囪式建設。
4、數據中臺建立在分布式計算平臺和存儲平臺，理論上可以無限擴充平臺的計算和存儲能力。數倉則建立的單機的基礎上，數據量變大時，會受單機容量的限制。
數據倉庫與 BI的關聯
對于數據倉庫而言，商業智能BI是一個包含了數據倉庫和可視化分析等多個部分的更大的概念。商業智能是一個基于數據倉庫，經過數據挖掘后，得到商業價值的過程。數據倉庫是 BI基礎，搭建好 DW 之后，才能進行分析使用，最后產生價值。
BI更好的支撐數據預測分析、多元化結構化數據分析、主動分析、實時分析、跨領域分析，可以加速從數據到價值的過程，打造相應業務能力,是我們企業數據服務和共享奠定重要的基礎。
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