在概念上进行区分：OLTP（on-line transaction processing）为联机事务处理， OLAP（On-Line Analytical Processing）为联机分析处理，OLTP 是做事务处理，OLAP是做分析处理。从对数据库操作来看，OLTP 主要是对数据的增删改，OLAP 是对数据的查询。

数据中台的技术底层仍然以大数据平台的技术为基础，是一种企业管理理念的创新；DaaS 则是一种数据管理策略，但仔细分析就会发现：DaaS 和数据中台是可以相互补充和协作的，结合各自的优点，最大化帮助企业挖掘实时数据价值。

DaaS 的精髓在于让数据管理更为集中化和便捷，可以让用户不用关注底层数据在哪里、是什么形态，而将注意力和精力全部放在怎么利用好、挖掘好这些数据，从而获得更大的数据价值。

如果您更关注 DaaS 可以创造什么样的业务价值，以下是几个比较常见的场景 DaaS 架构会为企业实现这些业务提供显著的降本增效的能力：全渠道商品及库存中心、SCRM、360度客户视图、实时风控等。

如果您是一个应用架构师或者数据架构师，DaaS 架构可以在以下几方面作为选型参考：快速数据交付、实时数据中台、实时数据大屏、实时数仓、企业数据服务平台等。

DaaS 平台有三大支柱：数据采集、数据转换、数据交付。第一：数据采集解决 DaaS 平台原材料引进问题。对中小企业而言，仅有自身企业数据是远远不够的，必须引入一些外部数据来提高 DaaS 平台价值...

数据孤岛导致企业很难释放数据的力量，数据也无法发挥应用的价值，DaaS 可以解决当前日益严重的数据孤岛问题，通过 DaaS 的三大架构：实时数据采集同步+流式数据处理建模+ API 数据发布，就可以让孤立的数据随时可用了。

DaaS,SaaS,PaaS,IaaS 都是云服务模式，DaaS（Data as a Service）服务是继 IaaS、PaaS、SaaS之后发展起来的一种新型服务，DaaS 通过对数据资源的集中化管理，并把数据场景化，为企业自身和其他企业的数据共享提供了一种新的方式。

随着我国云计算技术的快速发展，现在已经涌现了众多云平台以及分布式系统，云计算的模式是业务模式，其本质是数据处理技术，如今，数据已经成为企业的宝贵资产，正如马云所说：我们正从 IT 时代走向 DT 时代。云可以为数据资产提供存储、访问及计算，当实时数据得以被高效融合和利用，将为智慧城市建设、实时风控管理、企业实时分析+决策、各种新系统新业务的快速上线等，提供强大的数据支持，这些都是 DaaS ...

DaaS 在近年来得以快速发展，其背景环境是，数据量指数级增长、数据孤岛日益严重、企业资源有限难以高效利用所有数据、数据管理的复杂性和难度持续加大...... 这使得每一位 CIO 都面临巨大的挑战。

DaaS（ Data as a Service）的潜在性影响力是不可估量的，不仅是在业务流程营收层面，DaaS 还能够使全部机构以及顾客受益。下列是 DaaS 伴随着時间的推移很有可能为公司带来的一些关键益处：更敏捷的决策、打造数据驱动的文化、降低风险......

数据即服务 (DaaS) 的潜在影响力是巨大的，不仅仅是在业务营收方面，DaaS 还可以使整个组织及其客户受益。以下是 DaaS 随着时间的推移可能为企业带来的一些主要好处：数据变现：对于当今大多数公司而言，拥有足够的数据已不再是主要问题。当今市场面临的最大挑战是数据的组织和管理。尽管许多 CEO 在数据变现计划中投入了大量资金，但很少有人成功地利用了他们数据的全部价值。DaaS 可能是实现...

DaaS 强调的是实时数据服务， 侧重于通过 API 的方式按需提供来自各种来源的数据，它可以简化对数据的访问。提供了可用于多种格式的数据集或数据流，这一目标的关键在于数据虚拟化技术的使用。事实上，DaaS 体系结构可能还包括一系列数据管理技术，除了数据虚拟化，还包括数据服务、自助分析和数据编目等。

DaaS（数据即服务）是一种数据管理策略，旨在利用数据作为业务资产来提高业务创新的敏捷性。它是自 1990 年代互联网高速发展以来越来越受欢迎的“一切皆服务”（XaaS）趋势下关于数据服务化的那一部分，介于 PaaS 和 SaaS 之间。与 SaaS 类似，DaaS 提供了一种方式来管理企业每天生成的大量数据，并在整个业务范围内提供这些有价值的信息，以便于进行数据驱动的商业决策。同时，我们也...