大数据中什么是数据仓库(数据仓库是什么？)

什么是数据仓库，大数据在电商仓库中的作用？

是完全面向分析的。数据仓库的目标是更高效、更方便地进行数据分析，因此数据仓库中整个数据的组织结构也是根据分析需要来设计的。它由若干个面向特定方向的分析主题组成，可以使分析任务变得简单，数据更容易获得。

可以处理大数据场景。数据仓库不需要太关注响应性能，因为它通常用于分析，不会直接用在与用户交互的场景中。

整合各种数据。数据仓库中的数据是企业中分散的、不统一的数据，通过

数据仓库是什么？

的大数据有三个主要特点:实时性、多样性、大量性和价值性。大数据不仅仅是量大，数据的处理也成为了最基本的配置。大数据还可以整合多种数据类型，无论是结构化数据还是非结构化数据都可以处理。

数据仓库，数据中台和大数据平台有什么区别？

数据仓库实现了企业数据模型的构建；大数据平台解决海量、实时数据的计算和存储问题；数据中心不是一个产品，而是一个系统，一个组织结构。数据中心的开发建设可以基于企业数据仓库，也可以基于企业大数据平台。区别在于企业的数据应用场景是否多样化。下面从概念、应用、价值三个方面来说明区别。

1、概念上的区别:

数据仓库:根据传统的定义，数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的反映历史变化的数据集合。

，用于支持管理决策。从数据上看，数据仓库更适合传统数据库，离线采集，数据一般是结构化的；

数据中心:解决建立和存储企业逻辑模型、建立数据标准、整理数据目录、定义数据安全、开放数据资产、构建知识图谱等问题。

。通过一系列的工具、组织、流程和规范，实现数据前台和后台的连接，突破数据限制，为企业提供更加灵活、高效、低成本的数据分析和挖掘服务；

大数据平台:指主要处理海量数据存储、计算和流数据实时计算的一套基础设施。

，包括统一的数据采集中心、数据计算和存储中心、数据治理中心、运维控制中心、开放共享中心和应用中心。

2、应用上的区别:

数据仓库:支持管理决策分析

，主要用于BI商业智能；

数据中心:更贴近业务，通过为业务系统服务数据，为业务提供更快的服务。

不再局限于分析性场景，也适用于事务性场景，强调共享和重用；

大数据平台:除了传统的BI应用，更多的是与人工智能算法的交互和实现相结合。

。

3、价值上的差异:

数据仓库:存储的数据大多是根据需求提取的结构化历史数据。

，可以它可以生成各种报告，但是这些报告可以 不能实时生成。因此，尽管它可以提供一些商业价值，但是它可以 不直接影响业务；

数据中间平台:建立在数据仓库和大数据平台之上，是加速数据向企业商业价值转化的中间层。

。数据中心将数据生成数据API服务，以更高效的；

大数据平台:它的产生是为了解决数据仓库所不能解决的问题。;无法处理非结构化数据，报告开发周期也很长。

。大数据平台首先提取企业的所有数据(包括结构化和非结构化数据)放在一起成为大数据集，然后根据业务需求单独提取小数据集提供给数据应用。

企业选择哪种，取决于具体的企业情况。总的来说，主要原则是以满足业务发展为第一要务，不是为了基础设施而建设基础设施，而是以解决业务需求为最终目的。

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