大数据下的企业数据仓库建设
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了大数据下的企业数据仓库建设相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
随着我们从IT时代步入DT时代，数据从积累量也与日俱增，同时伴随着互联网的发展，越来越多的应用场景产生，传统的数据处理、存储方式已经不能满足日益增长的需求。而互联网行业相比传统行业对新生事物的接受度更高、应用场景更复杂，因此基于大数据构建的数据仓库最先在互联网行业得到了尝试。尽管数据仓库建模方法论是一致的，但由于所面临的行业、场景的不同，在互联网领域，基于大数据的数据仓库建设无法按照原有的项目流程、开发模式进行，更多的是需要结合新的技术体系、业务场景进行灵活的调整，以快速响应需求为导向。
应用场景广泛
1）传统的数仓建设周期长，需求稳定，面向DSS、CRM、BI等系统，时效性要求不高。
2）基于大数据的数据仓库建设要求快速响应需求，同时需求灵活、多变，对实时性有不同程度的要求，除了面向DSS、BI等传统应用外，还要响应用户画像、个性化推荐、机器学习、数据分析等各种复杂的应用场景。
技术栈更全面、复杂
传统数仓建设更多的基于成熟的商业数据集成平台，比如Teradata、Oracle、Informatica等，技术体系比较成熟完善，但相对比较封闭，对实施者技术面要求也相对专业且单一，一般更多应用于银行、保险、电信等“有钱”行业。
基于大数据的数仓建设一般是基于非商业、开源的技术，常见的是基于hadoop生态构建，涉及技术较广泛、复杂，同时相对于商业产品，稳定性、服务支撑较弱，需要自己维护更多的技术框架。
大数据仓库是数据仓库的延伸。数据仓库的目标是数据集成和反应数据变化的过程，大数据相关的技术是为了数据仓库服务的。具体的分析和应用基于数据仓库展开。即 大数据技术->仓库--》分析应用
作者:代立冬 易观大数据平台负责人，近8年专注于企业大数据平台构建及优化，数据仓库建设。之前曾在多个数据公司担任负责人及架构师等职务，熟悉零售及统计分析业务。
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