数据首先由关系型数据库经过ETL导入数据仓库里,可以做一些BI分析以及报表分析。
它的底层是数据库技术,因此能够提供比较好的数据管理能力,比如能够支持ACID事务,能够基于Schema-on-write在上游数据写入的时候提供比较强的Schema约束,以此保证数据的质量。
同时,基于它自身的诸多优化特性,数仓架构对分析型场景能够提供非常好的支持。但支持的场景比较有限,基本局限于常用的分析场景。
而在大数据时代,随着数据规模的逐渐增加,企业对于数据分析的场景要求越来越多,逐渐产生了一些高级的分析场景需求,比如数据科学类或者机器学习类的场景,而数据仓库对此类需求难以支持。
另外,数据仓库也无法支持半结构化以及非结构化的数据。
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