1、数据仓库 （DW） 是一种数字化存储系统，用于连接和协调来自不同数据源的大量数据，旨在为商业智能、报告和分析提供数据支持，并助力企业满足法规要求，支持企业将数据转化为洞察，制定由数据驱动的明智决策。数据仓库会集中存储历史数据和最新数据，为企业提供统一的真实数据源。
2、数据仓库 核心概念：面向主题、集成且稳定的数据集合，主要用于支持企业的决策制定。 主要特点：数据仓库的数据是经过清洗、整合的，结构相对固定，适合进行历史数据分析和复杂查询。 大数据平台 核心概念：专注于处理海量、实时数据的计算和存储的系统。
3、数据仓库：数据的“图书馆”核心作用：存储与分析。数据仓库如同企业的“图书馆”，按客户、产品等主题长期存储结构化历史数据，并通过ETL（抽取、转换、加载）打破数据孤岛，为分析决策提供支撑。四大特征：面向主题：围绕业务需求设计，如客户生命周期分析。
4、这篇文章深入探讨了数据仓库、大数据平台和数据中台之间的核心概念及其差异。数据仓库是面向主题、集成且稳定的，用于支持决策，而大数据平台则专注于处理海量、实时数据的计算和存储。数据中台则更侧重于数据服务化，通过聚合治理跨域数据，提供标准化服务，以加速数据价值转化为企业响应能力。
1、数据仓库（Data Warehouse，简称DW）是一个大型的数据存储集合，它通过对多样的业务数据进行筛选与整合，产出企业的分析性报告和各类报表，为企业的决策提供支持。数据仓库与数据库的区别数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，常用的数据库有Mysql、oracle、MongoDB等。
2、数据库：数据库是存储与管理数据的核心系统，它通常与OLTP系统紧密相关。数据库存储的是与业务直接相关的数据，如用户信息、订单详情等。数据库设计的主要目标是确保数据的完整性、一致性和安全性，同时提供高效的查询和处理能力。在大多数情况下，数据库由服务端开发人员负责管理和维护。
3、数据仓库：是存储由业务应用程序生成或收集的数据的存储库，这些数据经过清理、整合和组织后，用于预定的分析目的。数据仓库通常建立在关系数据库上，对数据应用了预定义的架构，使得进行高级分析相对容易。业务经理和其他不熟练的数据或分析专业人员可以使用自助BI工具自行访问和分析数据。
4、实时数据仓库是一种在存储系统中即时存储和分析数据的系统，也称为活动数据仓库。它能够在数据产生后立即进行分析、分类并添加到交易数据库中，同时与历史信息相关联，为公司提供即时的商业智能支持。
5、数据仓库：是一个存储和处理数据的集中式存储库，主要用于数据分析、数据挖掘和商业智能等场景。它整合了不同来源的数据，形成一个统一的数据存储和处理平台。数据湖：是一个开放、可扩展的存储系统架构，用于处理海量的结构化和非结构化数据。
1、集成的第一步是在数据仓库和大数据平台间设置关联。目前，大数据系统主要用于增强数据仓库的能力，其数据存储的成本要低于传统数据仓库。很多早期用户还会在数据仓库分析数据之前，采用hadoop集群和NoSQL数据库存储数据。
2、集成数据湖表管理工具数据湖表管理工具是湖仓一体架构的核心，常见的工具有Paimon、Iceberg、Hudi等。这些工具提供ACID事务保持数据一致、增量数据处理、时间旅行、优化数据查询性能等能力，并且兼容多种大数据计算引擎。在选择时，需要充分考虑与现有数据仓库的兼容性、工具特性、社区活跃度和支持情况等因素。
3、在易用性方面，数据仓库内存储的结构化数据可以使用SQL查询，而数据湖内未经过加工处理的数据需要按照各自的标准或工具进行转换，使用成本相对较高。
4、数据仓库通过数据集成工具与这些原始数据源进行连接，以提取所需的数据。数据采集、收集、清洗和转换层：在这一层，数据被从原始数据源中提取出来，并进行清洗、转换和整合，以满足数据仓库的存储和分析需求。清洗过程包括处理空值、验证数据正确性、规范数据格式等。
传统数仓与大数据数仓的区别在于概念与容器、数据仓库与数据库的定义、数仓实现的技术栈、历史发展以及在大数据环境下的演进。在概念与容器上，数仓与数据库是技术的集合，而 Oracle、MySQL、Hive 等是实现数仓的工具。
一文解读数仓、大数据、数据中台的区别 这篇文章深入探讨了数据仓库、大数据平台和数据中台之间的核心概念及其差异。数据仓库是面向主题、集成且稳定的，用于支持决策，而大数据平台则专注于处理海量、实时数据的计算和存储。
定义：数据仓库是一座信息宝库，整合历史数据，支持决策制定。功能：与日常运营的数据库不同，数据仓库更侧重于分析查询，为业务决策提供支持。传统数仓与互联网数仓的区别：传统数仓：庞大且结构复杂，依赖大量人力和资源，如EMC GreenPlum架构，分工明确，强调专业性。
