在大数据系统平台中，数据存储、数据库、数据仓库是非常重要的概念，它们共同支撑着大数据存储的实际需求。在大数据处理中数据仓库技术在大数据存储中发挥着重要作用。今天我们就来简单介绍一下优点的数据仓库。

数据仓库的优势是什么？完全面向分析和构建。数据仓库的目标是更高效便捷地进行数据分析，所以数据仓库的整个数据组织结构也是完全按照分析的需要设计的。它由多个面向特定方向的分析主题组成，可以使分析任务更容易、数据更容易获得并最大限度地发挥数据的效用。可以处理大数据量的场景，数据仓库不需要太在意响应性，因为它通常用于分析而不是直接用于用户交互场景。因此可以存储大量的历史事实数据完成大跨度的历史趋势变化分析；整合多个数据，数据仓库中的数据是通过ETL将企业内部分散的、不一致的数据进行整合。这样的优点可以增强数据的丰富性，多个数据的融合可以连接新的可能性；发挥更大的作用，分析不能从单一数据集得出的结论。

进入大数据时代后，基于基础设施的Hive以分布式数据仓库着称。Hive基于ApacheHadoop构建，满足企业在实际场景中的数据需求：通过SQL轻松访问数据的工具实现数据仓库任务，如提取/转换/加载（ETL）、报表和数据分析；访问直接存储在HadoopHDFS或其他数据存储系统中的文件（如）；通过或执行优点的查询，通过HiveLLAP、ApacheYARN和ApacheSlider进行亚秒级查询和检索。

（数据仓库1-1）

今天的大数据概念分析、数据仓库介绍，以上就是给大家简单的介绍。数据仓库作为支撑大数据分析处理的重要组成部分，也是大数据系统架构的重要组成部分。从基本介绍到逐步深入，需要不断加深理解和掌握。数据仓库实现包括将来自许多源系统的数据转换为通用格式，由于每个部门的每个数据都是标准化的；因此每个部门都会产生与所有其他部门一致的结果。因为因此，您可以对数据的准确性更有信心。准确的数据是做出强有力的优点业务决策的基础，数据仓库存储了大量的历史数据因此您可以分析不同的时间段和趋势，以便对未来进行预测。此类数据通常不能存储在交易数据库中或用于从交易系统生成报告。最后，分阻力是投资回报，与没有投资BI系统和数据仓库的公司相比，实施数据仓库和补充BI系统的公司产生更多的收入并节省更多的钱。对于高级管理人员来说，这应该是跟上数据仓库趋势的足够理由。

数据仓库是指具有主题导向性、集成性、长期性和稳定性的数据组。它是一种经过处理和集成的关系型数据库，具有特别大的容量来存储决策支持优点系统进行决策所需的数据，支持和使用数据分析。

满足日常运营需求的主题化信息系统，重点是相关应用软件是否满足karma的需求。为了缩短系统的响应时间其数据库和文件系统的设计往往是独立的，数据是内部设计的。常见的重复不一致，就解决方案行业而言以贷款、借贷或信用卡部门为例。每个部门都使用自己的客户档案，因为它包含业务所需的优点数据字段。

数据仓库的信息系统，其重点是业务运营中的重要主题组件。以银行业为例，客户、产品和交易是重要的主题组成部分。各个应用系统中的这三类主题经过相关整合后，可以反映企业的业务状况。