1. 数据中台
数据中台是企业级的逻辑概念，体现企业 D2V(Data to Value)的能力，为业务提供服务的主要方式是数据 API;
数据中台距离业务更近，为业务提供速度更快的服务;
数据中台可以建立在数据仓库和数据平台之上，是加速企业从数据到业务价值的过程的中间层
2. 数据仓库
数据仓库是一个相对具体的功能概念，是存储和管理一个或多个主题数据的集合，为业务提供服务的方式主要是分析报表。
数据仓库是为了支持管理决策分析，而数据中台则是将数据服务化之后提供给业务系统，不仅限于分析型场景，也适用于交易型场景;
数据仓库具有历史性，其中存储的数据大多是结构化数据，这些数据并非企业全量数据，而是根据需求针对性抽取的，
因此数据仓库对于业务的价值是各种各样的报表，但这些报表又无法实时产生。数据仓库报表虽然能够提供部分业务价值，但不能直接影响业务。
3. 大数据平台
大数据平台是在大数据基础上出现的融合了结构化和非结构化数据的数据基础平台，为业务提供服务的方式主要是直接提供数据集;
大数据平台的出现是为了解决数据仓库不能处理非结构化数据和报表开发周期长的问题，所以先撇开业务需求、把企业所有的数据都抽取出来放到一起，成为一个大的数据集，其中有结构化数据、非结构化数据等。
当业务方有需求的时候，再把他们需要的若干个小数据集单独提取出来，以数据集的形式提供给数据应用。
综上，我们会发现，数据中台是在数据仓库和大数据平台的基础上，将数据生产为为一个个数据 API 服务，以更高效的方式提供给业务,本质是一个构建在数据仓库之上的跨业务主题的业务系统。
所以，我们会发现，不论要做哪一个数据项目，数据才是核心，统一数据仓库、主数据是基础。只有打通各业务系统的数据孤岛，将数据标准、口径、模型、存储统一，形成具备完整性、规范性、一致性、准确性和及时性的高质量数据，才能逐渐释放数据价值。
4. 三者的发展关系
以下这张图很好的展示了这三者的发展关系
数据中台可以说是几十年来企业数据管理发展的产物，是聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，提供给前台以业务价值的逻辑概念。
