什么是数据仓库？

数据仓库会将来自不同系统的数据收集并整理到一个中央数据源中。 它专为报表和分析而构建，而不是用于日常操作。数据从各种源（如销售点系统、业务应用程序和关系数据库）流入，通常会在到达仓库之前进行清理和标准化。 由于数据仓库可以存储大量信息，因此用户可以轻松访问丰富的历史数据。 与针对事务进行优化的操作数据库不同，数据仓库专为查询大量历史数据而设计。它们支持仪表板和分析工具，帮助团队跟踪趋势、客户行为和一段时间内的绩效。

什么是数据仓库？
数据仓库是从多个系统收集、清理和存储数据，并将其集中到一个数据仓库中的过程，它使数据准确、一致，并可用于支持更好决策的报表和仪表板。

数据仓库与数据湖
数据仓库和数据湖都会存储和处理数据，但它们的用途不同。数据仓库使用预定义的关系架构，因此非常适合已清理并针对 SQL 查询优化的结构化数据。 它最适合与已知用例（例如销售、财务或市场营销）相关的商业智能、报表和趋势分析。 虽然类似，但数据湖会存储来自移动应用、IoT 设备、社交媒体和流媒体平台等来源的原始、半结构化和非结构化数据。 它的架构只在读取数据时应用。这有助于实现灵活且可扩展的分析，尤其适用于 AI 和机器学习。许多组织会将云数据仓库或企业数据仓库与数据湖结合使用，以支持广泛的信息需求。