一、定义
数据中台是一个企业级的数据服务平台，以满足企业内部各部门/系统对数据的需求为目标，将企业各类数据进行归类整理、标准化，并以统一的方式进行对外输出。
数据仓库是一个可用于存储和管理企业数据的系统平台，数据仓库系统能够提供数据存储、数据管理以及数据分析等功能，是企业决策支持系统的核心技术手段之一。
二、数据来源和应用领域
数据中台主要是收集应用于企业各个部门的数据，并且对企业与外部服务进行整合，以便更好地提供服务。数据源几乎来自于整个企业、外部数据、设备数据、第三方平台等各个方面，应用领域也非常广泛。
数据仓库主要应用于企业自身的数据分析和决策支持，因此主要数据来源还是来自于企业自身的各个系统，包括ERP、CRM、工商系统、财务系统等。（这里可以针对某个具体的企业给出例子）
三、数据结构和存储方式
数据中台的数据结构往往是面向应用和业务的，要满足各个部门的需求；存储方式上数据中台和数据仓库比较相似，都支持结构化、半结构化和非结构化数据的存储，但通常以NoSQL或者含有NoSQL库的数据库为主。
// 数据中台的存储方式示例代码（使用MongoDB）
const mongoose = require('mongoose');
const userSchema = new mongoose.Schema({
name: String,
age: Number,
gender: String
});
mongoose.connect('mongodb://localhost/test', {useNewUrlParser: true, useUnifiedTopology: true}); // 连接MongoDB数据库
const UserModel = mongoose.model('User', userSchema); // 定义数据模型
数据仓库则一般都是以关系型数据库为主，以表结构为主要的数据结构方式。数据仓库还需要进行ETL处理，将多个源数据进行抽取、转换和加载，以保证数据的质量和正确性。
// 数据仓库的存储方式示例代码（使用MySQL）
const mysql = require('mysql');
const connection = mysql.createConnection({
host: 'localhost',
user: 'user',
password: 'password',
database: 'test'
});
connection.connect(); // 连接MySQL数据库
const sql = 'SELECT * FROM user';
connection.query(sql, (err, results, fields) => {
if (err) {
console.log('failed to query user table');
} else {
console.log('user table data:');
console.log(results);
}
});
connection.end();
四、数据处理和分析能力
数据中台的主要作用是支持各种数据处理和分析的服务，因此数据中台需要具备处理和分析的能力，包括数据清洗、数据转换、数据统计分析、机器学习、大数据处理等。这样才能满足企业各部门的数据需求。
数据仓库一方面需要进行ETL处理后进行集成，另一方面则更加侧重于数据分析。数据仓库的数据处理能力一般不如数据中台这么丰富。
五、数仓建设的输出和结果
数据中台主要用于数据服务输出，输出内容可以是API、数据流、中间结果等。数据中台的主要目标是平台级的数据服务输出。
数据仓库则主要是数据仓库建设的结果，包括数据挖掘、数据分析、报表制作等。数据仓库的主要目标是支持决策。
六、资源投入和成本控制
数据中台的建设需要来自各个部门的资源，并且往往需要有专业的数据工程师建设和维护。数据中台建设需要的资源和成本比较高。
数据仓库建设的难度相对低一些，一般都可以由企业的IT团队进行建设和维护。随着技术进步和云计算技术的发展，数据仓库的建设成本逐渐降低。
七、相互关系和衔接
数据仓库和数据中台在大数据时代中有着密切的联系和衔接，数据仓库和数据中台可以相互补充，也可以通过数据交换等方式进行数据共享。
数据中台和数据仓库的联系有利于企业在数据收集、数据管理、数据分析等方面的能力提升，进一步推动企业数字化转型的进程。
总的来说
数据中台和数据仓库都是企业级的数据存储和管理平台，但是它们的定位、数据来源、数据处理和应用等方面还是有区别的。在企业数据化转型的过程中，数据中台和数据仓库都对企业的发展具有重要意义。
