元仓和数据仓库是一个意思吗

数据仓库是一种分析数据库，用于存储和处理数据，以便对数据进行分析。数据仓库的两个主要功能：存储分析数据和处理分析数据。

首先，如果多个业务数据位于不同的数据源，就无法轻易地将它们组合在一起。

其次，你的数据源系统不适合用来运行大量的数据分析，这样做可能会危及业务运行，因为它会给系统带来很重的负载。

数据仓库是分析管道的核心，它有三个主要作用：存储，处理，访问。

数据仓库的主要目标是增加决策过程的“情报”和此过程的相关人员的知识。数据仓库对不同的人来说有不同的意义。

数据仓库是一个集成的，面向主题的数据库集合，用于实现决策支持功能（DSF），其中的每个数据单元都和某个时刻相关。

根据这个定义，数据仓库也可看成是某个组织的数据存储库，用于支持战略决策。数据仓库的功能是以集成的方式存储某组织的历史数据，来反应这个组织和企业的多个方面。数据仓库中的数据永远不会更新，仅用于相应终端用户的查询。一般来说，数据仓库非常的大，存储了数以亿计的记录。

元数据就是数据的数据，数据仓库中积累了大量的数据，分析、查找起来比较困难，这样就需要另一个“数据”来分析数据仓库，这就是元数据，我对它的理解是：查找、分析数据仓库的数据。

数据的数据称为元数据.而元数据管理是元数据应用重要部分。

元数据通用说法就是用来描述数据的数据，比如说数据仓库里的一个表对应生产系统中的哪个表，报表上的某一个指标的定义是怎么样，都是元数据。说白了也就是数据仓库的数据字典。

元数据是数据的描述数据，像数据仓库中的结构信息，关联信息，以及键，索引等等都是元数据，还有数据的业务含义也是元数据。

元数据就是数据仓库实施过程中的表定义，业务信息等。包括技术元数据和业务员数据。 元数据数据库,就是管理元数据的数据库.

不是得

• 数据仓库(Data Warehouse)，简称DW。数据仓库顾名思义，是⼀个很⼤的数据存储集合，出于企业的分析性报告和决策⽀持⽬的⽽创建，对多样的业务数据进⾏筛选与整合。它能为企业提供⼀定的BI（商业智能：例如数据挖掘、数据分析和数据报表）能⼒。有了数据报表，还可以指导业务流程改进。

• 元仓，主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。一般会通过元数据资料库（Metadata Repository）来统一地存储和管理元数据，其主要目的是使数据仓库的设计、部署、操作和管理能达成协同和一致。

不是一个意思。

元数据仓库（Metadata Warehouse）是一个包含了企业级元数据信息的仓库，是数据仓库整个生命周期中的一个必要部分。它包含了所有的数据仓库信息，如业务规则、数据库架构、数据仓库对象及其关系、ETL流程、数据仓库指标等等。

数据仓库（Data Warehouse）则是用于存储管理和分析数据的集中存储区域。它是一个面向主题、集成且时间可变的数据集合，用于支持企业的经营和决策-making。数据仓库通常包含从各种操作数据源和应用程序中抽取和转化的数据，以便进行分析和报告。