本篇文章给大家谈谈数据仓库和数据平台，以及数据仓库和大数据平台对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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什么是数据仓库数据仓库与数据库之间的区别是什么
1、数据仓库与数据库的主要区别在于：（1）数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。（2）数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。（3）数据库设计是尽量避免冗余，数据仓库在设计是有意引入冗余。（4）数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。
2、简而言之，数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。 数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。 数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。
3、打个比方，如果你把农田里的作物看作数据，那么农田就是数据库，而田间仓库就是数据仓库。从田里收获作物（ETL），清理、分类，然后存储在仓库里，这些经过处理的“干净”数据就是数据仓库的核心内容。
数据中台和数据仓库的区别是什么?
处理和分析等。数据管理平台通常包括数据仓库、数据集成、数据质量等模块，以实现数据的一致性、可靠性和高效性。“中台”是一系列系统可复用能力的集合。从前、中、后系统层次架构来看，可以把整个企业的各种系统看作不同的组件，所有的系统最终融合为一个系统，那么前、中、后台相对就容易理解了。
首先，数字化转型要想有效落地，需要建立数据中台。数据中台是以数据为核心，面向各业务场景和业务需求，而构建起来的一套数据体系。数据中台建设需要梳理企业因业务场景不同而分散在不同系统中的数据，对数据进行清洗、整合和标准化，并建设数据仓库进行统一管理。
数据存储和管理：数据中台需要技术来有效地存储和管理大量的数据。这可能包括关系型数据库、数据仓库、数据湖、分布式存储系统等。选择适当的数据存储技术取决于数据的类型、规模和访问需求。数据安全和隐私保护：数据中台需要技术来确保数据的安全性和隐私保护。
数据平台建设的方案有哪几种?
1、敏捷型数据集市 数据集市也是常见的一种方案，底层的数据产品与分析层绑定，使得应用层可以直接对底层数据产品中的数据进行拖拽式分析。数据集市，主要的优势在于对业务数据进行简单的、快速的整合，实现敏捷建模，并且大幅提升数据的处理速度。
2、逻辑架构、应用架构、物理架构，这些其实一个厂商就可以全部完成。下面我说说这数据平台建设方案的3方面具体是什么。逻辑架构 数据源层：所有数据的源头。来源于多个业务系统。数据格式不统一，尚待清洗。
3、同时，基于greenplum的数据平台建设，可以实现两个层面的处理，显而易见的一个是对数据处理性能的处理，greenplum的百科中宣称支 持50PB级海量数据的处理，考虑它有吹牛的成分，对目前greenplum实际应用情况的了解，100tb级左右的数据，是非常轻松的。
数据仓库和数据平台的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据仓库和大数据平台、数据仓库和数据平台的信息别忘了在本站进行查找喔。
