實時數據倉庫如何做？雖然我做報表和Bi，但是報表和Bi的效果比較好，底層的數據非常重要，數據架構也非常重要，這就必然涉及到數據倉庫。讓我們先放一些圖片：如果你想建立一個實時數據倉庫，你必須知道：1。什

實時數據倉庫如何做？

雖然我做報表和Bi，但是報表和Bi的效果比較好，底層的數據非常重要，數據架構也非常重要，這就必然涉及到數據倉庫。

讓我們先放一些圖片：

如果你想建立一個實時數據倉庫，你必須知道：

1。什么是數據倉庫

2。實時數據倉庫和數據庫有什么區(qū)別。實時數據倉庫和傳統數據倉庫有什么區(qū)別

4。什么是實時數據倉庫的體系結構

5。怎么做

這些問題在上圖中都是抽象的。解釋哪些問題需要弄清楚需要花很長時間，我在以前的文章中已經寫過了。你可以去看看。

數據湖、數據倉庫、數據中臺，有什么區(qū)別？

數據湖、數據倉庫和數據中心之間沒有直接的關系，但它們在為業(yè)務創(chuàng)造價值的形式上有不同的側重點。

作為一個集中的存儲庫，任何大小的所有結構化和非結構化數據都可以存儲在其中。在數據湖中，可以存儲數據，并且可以運行不同類型的分析，而無需結構化。

也稱為企業(yè)數據倉庫，它是一種數據存儲系統，將來自不同來源的結構化數據聚合起來，以便在商業(yè)智能領域進行比較和分析。數據倉庫是一個包含各種數據的存儲庫，并且是高度建模的。

是承接技術、引領業(yè)務、打造標準化、全球互聯、智能化數據處理平臺的平臺。其建設目標是高效地滿足前端數據分析和應用的需要。數據中心離業(yè)務更近，能夠更快速、更可追溯、更準確地滿足業(yè)務和應用開發(fā)的需要。

數據湖和數據倉庫是越來越多面向不同對象的不同形式的數據資產。數據中心更強調為前臺服務，實現邏輯、標簽、算法和模型的重用。

數據中心就像一個“數據工廠”，涵蓋數據湖、數據倉庫和其他存儲組件。隨著數據中心的發(fā)展，未來數據湖和數據倉庫的概念可能會被弱化。

數據空間不斷增長，為了更好地發(fā)揮數據的價值，未來的數據技術趨于融合，也在不斷創(chuàng)新。

數據倉庫和大數據的區(qū)別？

數據倉庫是一個戰(zhàn)略集合，為企業(yè)各級決策過程提供所有類型的數據支持。它是為分析報告和決策支持目的而創(chuàng)建的單個數據存儲。

大數據：指在一定時間范圍內，傳統軟件工具無法捕捉、管理和處理的數據集。它是一種海量、高增長率、多樣化的信息資產，需要新的處理模式具有更強的決策能力、洞察力和流程優(yōu)化能力。

從某種角度看，數據倉庫實際上是一種結構化數據。根據企業(yè)的定位，存儲了一些高價值的數據集，而大數據則是各個層面的數據集。這些數據的價值可能需要通過各種技術手段加以處理。

當然，從某種角度來說，企業(yè)數據倉庫本身就是一個大數據，是一個長期積累的數據集合。

從數據處理方式來看，并不是所有的數據倉庫都能通過一個SQL查詢出自己想要的結果，如果倉庫中有大量的數據，還需要使用大數據處理的手段，比如一些工具來查詢顯示的數據。