数据平台有哪些(以数据平台为核心，探索新时代数据治理及应用)

摘要：

以数据平台为核心，探索新时代数据治理及应用是当前数据领域的热点话题。本文将从数据分类、数据存储、数据处理和数据应用四个方面进行探讨。首先，将介绍数据分类的重要性，其次，将详细讨论数据存储的技术和方法，然后，将阐述数据处理的主要模式及其优缺点，最后，将重点阐述数据应用的发展趋势及其前景。

一、数据分类

数据分类对于数据治理和应用至关重要。通过合理的数据分类可以更加有效地管理和使用数据，提高数据利用效率。数据分类通常可以分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据是从事务型关系型数据库中提取的，其字段和数据类型保持一致，具有清晰明了的表结构和关联关系。非结构化数据则不具有固定的表结构和关联关系，如音频、视频、图片等等。分类数据可以更好地进行数据安全管理以及数据应用，如数据仓库的搭建、数据仓库的优化以及数据备份。

数据存储

数据存储是数据治理中最基础的技术，其目的是将数据存储在合适的位置以便下一步的使用。近年来，数据存储技术不断更新，其种类越来越多，包括关系型数据库、非关系型数据库、大数据存储等。关系型数据库是业界最为流行的一种数据库，通过组织数据实现高效访问，但其数据模型对数据要求严格，且难以支撑大量非结构化数据应用。非关系型数据库则是针对关系型数据库的不足而发展的一类数据库，具有高扩展性、高可用性等特点。而大数据存储主要是为了应对数据量的增长而生产，其优势是能够管理和查询海量的数据。

数据处理

在数据治理的过程中，数据处理是至关重要的一步，其目的是将处理后的数据更好地支撑业务。常用的数据处理模式有ETL模式、ELT模式和Lambda架构。ETL是从数据源中提取、转换、加载的一种处理模式，ELT则是将提取后的数据存储于数据湖中，再进行分析。Lambda架构是将ETL模式和ELT模式结合起来，处理批量数据和实时数据，效率高、结果准确。

数据应用

数据应用是数据治理的终点，目的是实现数据最终的利用和价值。数据应用可以分成多个阶段，包括数据分析、数据挖掘、机器学习和人工智能等。同时数据应用也可以应用于多个行业领域，如金融、医疗、能源等等。值得注意的是，世界正在经历数据化、智能化的快速发展，大数据、云计算等技术日益成熟，数据治理和应用的前景非常广阔。

结论：

数据治理和应用是一个复杂的过程，需要各个环节之间的相互协作。其中，数据分类、数据存储、数据处理和数据应用是这个过程中最为关键的四个方面。尽管数据治理和应用还有待发展和完善，但是其未来的前景不可限量。

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