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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。
以上内容摘自《Databricks数据洞悉》电子书，点击https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8545可下载完整版
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