大數據開發跟大數據平臺開發有區別嗎？

作者:小時，官方賬號:SG-TIMEWORK:深耕商業地產14年，現已形成大商圈、智慧園區、IT服務三大核心業務的軟件企業。服務過華潤、萬達、華僑城、碧桂園旅游、大悅城等商業地產50強客戶。

大數據平臺是集數據訪問、數據處理、數據存儲、查詢檢索、分析挖掘、應用接口等功能于一體的平臺。通俗的理解包括Hadoop生態相關產品，如Spark、Flink、Flume、Kafka、Hive、Hbase等經典開源產品。

因為大數據技術很多，單獨使用的學習成本很高。為了提高數據開發的效率，大數據開發平臺應運而生。簡單來說，數據開發平臺就是集成了大數據平臺的開發套件。比如阿里云的DataWorks就是一個代表。DataWorks是阿里云重要的PaaS(Platform-as-a-Service)平臺產品，提供數據集成、數據開發、數據地圖、數據質量、數據服務等全面的產品服務和一站式開發管理接口，幫助企業聚焦數據價值。

大數據的數據開發平臺對于大數據技術的重要性，就相當于對于最終的數據開發者和用戶的重新整合、重新抽象和可視化體驗。事實上，在大數據技術之前的數據庫和數據倉庫時代，已經出現了各種各樣的數據開發工具，而大數據的數據開發平臺不僅僅是取代以前的數據庫和數據倉庫的各種數據開發和管理工具，還是數據資產的治理平臺和面向業務的支撐平臺。

隨著大數據技術的不斷更新和迭代，數據管理工具發展迅速，從數據庫、數據倉庫、數據集市和數據湖，到大數據平臺和今天的數據中間盒。其實不難理解，在數字化運營的不同階段，每種運營手段并不一定取代誰。準確的說都是各有各的功能和特點，技術之間的互補性，各有各的手段。讓下面簡單總結一下各種操作在數字化操作不同階段的作用和亮點。

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