随着人工智能发展对数据的要求，在更大范围内整合数据，出现不少数据概念，对比之前概念，做简要总结分析。
第一：关系型数据库是传统业务系统保存数据的地方，他更多倾向属于一个业务系统的数据。
数据仓库一般来源与多个业务系统的数据，多源数据按照既定结果处理后的数据，一般数据仓库都是按层次划分。
数据集市是数据仓库的一个子集，倾向与按照一类主体将数据进行组织与分析。
关系型数据倾向于单个业务系统的数据保存，数据仓库倾向于多个业务系统的结构化处理（不一定就是结构化数据），数据集市按照一个既定主体，从底向上进行组织数据。
第二：数据湖的出现主要原因有：1以往的数据仓库收集目前大量数据的前提，遇到性能的问题 2：以往 数据仓库更喜欢对源数据进行数据，但对目前大数据分析来讲，这样的处理容易污染源数据，所以出现数据湖的概念，数据湖通过收集各方便的数据，并且一定程度去ETL（本质是按需ETL或延迟ETL），防止源数据被污染，这样对后面大数据分析更方面。实际现在数据湖的架构主要也及时目前大家所说的大数据架构。
数据湖的数据如果没有流动起来，就是死水，就会变成数据沼泽，这个时候需要通过数据河，来数据湖的数据流动起来。
数据河是数据治理的主要手段。数据河主要实现数据集成后，数据标准，数据质量，数据安全等数据操作。
第三：数据云的概念主要之前提的数据中心，云的概念更多体现数据的计算上，一般我们将这部分数据成为热数据，而将数据湖的数据成为冷数据。
第四： 数据治理主要通过数据数据集成、数据标准(元数据，主数据），数据管控、数据质量和数据安全。
数据中台可是理解是数据治理后的目标，数据中台的本质，可以用一句话：召之即来（数据获取的问题），来之能战（数据标准，质量，安全），战之必胜（数据价值）
到这里基本上把几个概念搞清楚，还需要深入思考一下，为什么出现数据湖，为什么需要数据治理，为什么现在提数据中台，未来数据将会往哪里走？
发展的基本脉络应该这样：
1.Web发展促进功能性流程系统大发展，开发大量的信息系统，但每个系统的流程是独立
2.互联网在Web的基础上促进流程系统吸引大量，实际给流程系统的用户基础，为后续数据基础起到决定性作用
3.移动互联网记性加强上面作用
这个时候借助云计算可以分析大量数据，但数据被之前构建的系统而分散，这个时候需要为各个应用系统做数据集成，提出数据治理的概念，最终形成数据中台为前台服务。
发展到这个地方，数据的核心价值还没有真正发挥出来，数据中台只是手段，数据的价值才是目标，大数据最大的价值就是由原来由果索因变成由因构果，但这个构造的果是有特定的场景，需要我们提出来。
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