大数据和数据仓库的关系

来源：南宁优就业IT培训学校时间：2020/7/22 16:50:00

　　VVV首字母缩写遗漏了一个关键的概念，即不需要地改变（转换）要分析的数据。这种非破坏性的分析意味着谁都可以出于不同的目的去分析相同的数据池，并可以分析从不同源收集的数据。

　　作为对比，数据仓库是专门设计用于特定目的、分析特定数据，并对数据进行结构化处理，转换为特定的格式。在整个过程中，为了特定的目的，原始数据基本上需要全部被打乱——这被称之为提取、转换和加载（ETL）。数据仓库的ETL方法只针对特定的数据进行特定的分析。这适用于所有数据都要在您的工作系统中的情况，但是在今天互联网连接的世界里，数据来自四面八方，这就不太适用了。

　　但是，不要认为大数据会使数据仓库过时。大数据系统可以让您非常方便地处理非结构化数据，但您得到的查询结果类型远没有数据仓库的那么复杂。毕竟，数据仓库的目的是深入分析数据，它之所以能很好地做到这一点，是因为它把所有数据都转换为一致的格式，使您能够去构建用于深度挖掘的数据集等类似的工作。数据仓库供应商花了多年的时间来优化他们的查询引擎，回答典型业务环境中的问题。

　　大数据支持您分析来自多个数据源的大量数据，但分辨率较低。因此，在未来一段时间内，我们将同时使用传统的数据仓库和新方法。

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