linux是完全开源的吗 实时数据仓库如何做？
实时数据仓库如何做？
虽然我做报表和Bi，但是报表和Bi的效果比较好，底层的数据非常重要，数据架构也非常重要，这就必然涉及到数据仓库。
让我们先放一些图片：
如果你想建立一个实时数据仓库，你必须知道：
1。什么是数据仓库
2。实时数据仓库和数据库有什么区别。实时数据仓库和传统数据仓库有什么区别
4。什么是实时数据仓库的体系结构
5。怎么做
这些问题在上图中都是抽象的。解释哪些问题需要弄清楚需要花很长时间，我在以前的文章中已经写过了。你可以去看看。
数据湖、数据仓库、数据中台，有什么区别？
数据湖、数据仓库和数据中心之间没有直接的关系，但它们在为业务创造价值的形式上有不同的侧重点。
作为一个集中的存储库，任何大小的所有结构化和非结构化数据都可以存储在其中。在数据湖中，可以存储数据，并且可以运行不同类型的分析，而无需结构化。
也称为企业数据仓库，它是一种数据存储系统，将来自不同来源的结构化数据聚合起来，以便在商业智能领域进行比较和分析。数据仓库是一个包含各种数据的存储库，并且是高度建模的。
是承接技术、引领业务、打造标准化、全球互联、智能化数据处理平台的平台。其建设目标是高效地满足前端数据分析和应用的需要。数据中心离业务更近，能够更快速、更可追溯、更准确地满足业务和应用开发的需要。
数据湖和数据仓库是越来越多面向不同对象的不同形式的数据资产。数据中心更强调为前台服务，实现逻辑、标签、算法和模型的重用。
数据中心就像一个“数据工厂”，涵盖数据湖、数据仓库和其他存储组件。随着数据中心的发展，未来数据湖和数据仓库的概念可能会被弱化。
数据空间不断增长，为了更好地发挥数据的价值，未来的数据技术趋于融合，也在不断创新。
数据仓库和大数据的区别？
数据仓库是一个战略集合，为企业各级决策过程提供所有类型的数据支持。它是为分析报告和决策支持目的而创建的单个数据存储。
大数据：指在一定时间范围内，传统软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集。它是一种海量、高增长率、多样化的信息资产，需要新的处理模式具有更强的决策能力、洞察力和流程优化能力。
从某种角度看，数据仓库实际上是一种结构化数据。根据企业的定位，存储了一些高价值的数据集，而大数据则是各个层面的数据集。这些数据的价值可能需要通过各种技术手段加以处理。
当然，从某种角度来说，企业数据仓库本身就是一个大数据，是一个长期积累的数据集合。
从数据处理方式来看，并不是所有的数据仓库都能通过一个SQL查询出自己想要的结果，如果仓库中有大量的数据，还需要使用大数据处理的手段，比如一些工具来查询显示的数据。
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