数据仓库和数据中台的关系

数据仓库的概念最早来源于数据库领域，主要是传统的 OLAP 的数据不能满足分析场景，提出的数据仓库的概念。随大数据技术发展，大量借鉴数据库的技术，例如 SQL 语言、查询优化器等，形成了大数据的数据仓库。

近几年，数据仓库和云原生技术相结合，又演生出了云数据仓库，解决了企业部署数据仓库的资源供给问题。云数据仓库作为大数据的高阶（企业级）平台能力，因其开箱即用、无限扩展、简易运维等能力，越来越受到人们的瞩目。

在计算机领域，数据仓库是用于报告和数据分析的系统，被认为是商业智能的核心组件。数据仓库是来自一个或多个不同源的集成数据的中央存储库。数据仓库将当前和历史数据存储在一起，用于为整个企业的员工创建分析报告。

数据仓库由数据仓库之父 W.H.Inmon 提出，主要功能乃是将组织透过信息系统之在线交易处理(OLTP)经年累月所累积的大量数据，透过数据仓库理论所特有的数据存储架构，作一有系统的分析整理，以利各种分析方法如在线分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)之进行，并进而支持如决策支持系统(DSS)、主管信息系统(EIS)之创建，帮助决策者能快速有效的自大量数据中，分析出有价值的信息，以利决策拟定及快速回应外在环境变动，帮助建构商业智能(BI)。

数据仓库的本质包含如下三部分：

1. 内置的存储系统，数据通过抽象的方式提供（例如采用 Table 或者 View），不暴露文件系统。

2. 数据需要清洗和转化，通常采用 ETL/ELT 方式

3. 强调建模和数据管理，供商业智能决策