首先，从数据来源来说，数据中台的数据来源期望是全域数据包括业务数据库，日志数据，埋点数据，爬虫数据，外部数据等。
数据的来源可以是结构化数据或者非结构化的数据。而传统数仓的数据来源主要是业务数据库，数据格式也是以结构化数据为主。
其次，建立数据中台的目标是为了融合整个企业的全部数据，打通数据之间的隔阂，消除数据标准和口径不一致的问题。数据中台通常会对来自多方面的的基础数据进行清洗，按照主题域概念建立多个以事物为主的主题域比如用户主题域，商品主题域，渠道主题域，门店主题域等等。数据中台遵循三个one的概念： One Data, One ID, One Service，就是说数据中台不仅仅是汇聚企业各种数据，而且让这些数据遵循相同的标准和口径，对事物的标识能统一或者相互关联，并且提供统一的数据服务接口。就像做菜一样，按照标准化的菜名，先把所有可能用到的材料都准备好。而传统的数仓主要用来做BI的报表，目的性很单一，只抽取和清洗该相关分析报表用到基础数据，新增一张报表，就要从底层到上层再做一次。
然后，在数据应用方面，建立在数据中台上的数据应用不仅仅只是面向于BI报表，更多面向营销推荐，用户画像，AI决策分析，风险评估等。而且这些应用的特点是比较轻，容易快速开发出来，因为重要的数据分析工作在数据中台已经完成并且沉淀，之前工作成果都能被多个应用共享。
而传统的数据仓库主要是面向报表，数据应用的建设就是传统烟囱式建设，每次都从头再来的开发方式。
最后，数据中台是建立在分布式计算平台和存储平台，理论上可以无限扩充平台的计算和存储能力。而多数的传统数仓工具都是建立的单机的基础上，一旦数据量变大，会受单机容量的限制。
数据中台不单单指系统或者工具，而是一个职能部门，通过一系列平台、工具、流程、规范来为整个组织提供数据资产管理和服务的职能部门。数据中台负责全域数据采集、数据资产加工和管理、并向前台业务部门和决策部门提供数据服务的，所以数据中台的核心应该是数据资产管理和数据赋能。通俗的讲就是数据弹药库。