什么是數據倉庫，大數據在電商倉庫中的作用？是完全面向分析的。數據倉庫的目標是更高效、更方便地進行數據分析，因此數據倉庫中整個數據的組織結構也是根據分析需要來設計的。它由若干個面向特定方向的分析主題組成

什么是數據倉庫，大數據在電商倉庫中的作用？

是完全面向分析的。數據倉庫的目標是更高效、更方便地進行數據分析，因此數據倉庫中整個數據的組織結構也是根據分析需要來設計的。它由若干個面向特定方向的分析主題組成，可以使分析任務變得簡單，數據更容易獲得。

可以處理大數據場景。數據倉庫不需要太關注響應性能，因為它通常用于分析，不會直接用在與用戶交互的場景中。

整合各種數據。數據倉庫中的數據是企業(yè)中分散的、不統(tǒng)一的數據，通過

數據倉庫是什么？

的大數據有三個主要特點:實時性、多樣性、大量性和價值性。大數據不僅僅是量大，數據的處理也成為了最基本的配置。大數據還可以整合多種數據類型，無論是結構化數據還是非結構化數據都可以處理。

數據倉庫，數據中臺和大數據平臺有什么區(qū)別？

數據倉庫實現(xiàn)了企業(yè)數據模型的構建；大數據平臺解決海量、實時數據的計算和存儲問題；數據中心不是一個產品，而是一個系統(tǒng)，一個組織結構。數據中心的開發(fā)建設可以基于企業(yè)數據倉庫，也可以基于企業(yè)大數據平臺。區(qū)別在于企業(yè)的數據應用場景是否多樣化。下面從概念、應用、價值三個方面來說明區(qū)別。

1、概念上的區(qū)別:

數據倉庫:根據傳統(tǒng)的定義，數據倉庫是一個面向主題的、集成的、相對穩(wěn)定的反映歷史變化的數據集合。

，用于支持管理決策。從數據上看，數據倉庫更適合傳統(tǒng)數據庫，離線采集，數據一般是結構化的；

數據中心:解決建立和存儲企業(yè)邏輯模型、建立數據標準、整理數據目錄、定義數據安全、開放數據資產、構建知識圖譜等問題。

。通過一系列的工具、組織、流程和規(guī)范，實現(xiàn)數據前臺和后臺的連接，突破數據限制，為企業(yè)提供更加靈活、高效、低成本的數據分析和挖掘服務；

大數據平臺:指主要處理海量數據存儲、計算和流數據實時計算的一套基礎設施。

，包括統(tǒng)一的數據采集中心、數據計算和存儲中心、數據治理中心、運維控制中心、開放共享中心和應用中心。

2、應用上的區(qū)別:

數據倉庫:支持管理決策分析

，主要用于BI商業(yè)智能；

數據中心:更貼近業(yè)務，通過為業(yè)務系統(tǒng)服務數據，為業(yè)務提供更快的服務。

不再局限于分析性場景，也適用于事務性場景，強調共享和重用；

大數據平臺:除了傳統(tǒng)的BI應用，更多的是與人工智能算法的交互和實現(xiàn)相結合。

。

3、價值上的差異:

數據倉庫:存儲的數據大多是根據需求提取的結構化歷史數據。

，可以它可以生成各種報告，但是這些報告可以 不能實時生成。因此，盡管它可以提供一些商業(yè)價值，但是它可以 不直接影響業(yè)務；

數據中間平臺:建立在數據倉庫和大數據平臺之上，是加速數據向企業(yè)商業(yè)價值轉化的中間層。

。數據中心將數據生成數據API服務，以更高效的；

大數據平臺:它的產生是為了解決數據倉庫所不能解決的問題。;無法處理非結構化數據，報告開發(fā)周期也很長。

。大數據平臺首先提取企業(yè)的所有數據(包括結構化和非結構化數據)放在一起成為大數據集，然后根據業(yè)務需求單獨提取小數據集提供給數據應用。

企業(yè)選擇哪種，取決于具體的企業(yè)情況?？偟膩碚f，主要原則是以滿足業(yè)務發(fā)展為第一要務，不是為了基礎設施而建設基礎設施，而是以解決業(yè)務需求為最終目的。

Datacom專注于企業(yè)IT架構、SOA集成和數據治理分析。感謝您的閱讀和關注。