大数据就是数据仓库
『壹』 什么是大数据，大数据为什么重要，如何应用大数据
从本质上来说，大数据就是曾经被称为数据仓库的逻辑延伸。顾名思义，大数据专就是一个属大型的数据仓库，一般有一个能支持业务决策的业务重点。但是，它和传统数据库不同的是，大数据不用构建。
我们为什么需要大数据？答案就是相关性的价值。如果你能看到乍一看似乎没什么关系的数据设置之间的关系，你会获取很多重要信息。比如你想知道你的公司是不是容易被黑客利用。那么你需要跨多个应用程序和数据中心检查无数条交易。这时如果没有大数据技术和相关的分析技术，这几乎是不可能完成的。
最终，随着数据量的增长、业务的可用性和重要性的增加，大数据的定义可能会用来描述大多数数据库应用。IT专业人士应该掌握大数据相关概念和术语，以免遇到困难。
『贰』 数据仓库和大数据一样吗，概念好抽像啊
不一样。
数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
大数据，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）Veracity（真实性）。
从我个人的理解来说，数据仓库是个体的数据存储，是分散的；而大数据是一个集合概念，它的目的在于准确的分析和定位。比如，你打开经常用的浏览器会发现网页上很多推荐都是你曾经浏览过的，或者是你比较感兴趣的，这就是大数据的应用。
以上，希望帮到你！
『叁』 数据仓库和大数据有什么关系
BI领域注重统计分析，传统的数据库注重在线事务。。 统计分析的数据量一般都比较内大，注重的是查询，一次查容询大批量的数据，但是传统的数据库一般都是为了支持在线事务的，所以插入更新较多，查询往往只根据条件查询。。
『肆』 数据仓库，大数据和云计算的区别与联系
数据中心，简称机房，就是防止服务器用的，其中云计算的母服务器（物理服务器内）也需要放置到容机房。 云计算，就是虚拟服务器，也就是在物理服务器上通过技术手段虚拟出若干台服务器。 大数据，是指手上拥有的海量的数据信息，比如用户购买记录，用户注册记录等等。
系统的学习可以让你理解的更深刻：http://e.51cto.com/px/train/28
『伍』 在大数据环境下，数据仓库技术是否属于黄昏技术为什么
数据仓库不应该称作黄昏技术，数据仓库拥有不可替代的点，大规模的数据存储，如果没有数据仓库，仅仅依靠数据库是不能完全实现的。大数据量的产生同时也伴随着更多的坏数据、垃圾数据、脏数据，在分析前进行ETL是不能避免的。数据仓库在这方面还是有着不可替代的作用的。
现在永洪科技的大数据产品可以不通过数据仓库进行数据处理，但是一般的用户为了数据源的稳定还是有提供数据仓库的，全看个人需求，如果数据没有那么大，或许仓库并不是必须的，如果数据量太大了，直联还是会引起很多的问题的。
『陆』 数据仓库，大数据和云计算有什么区别和联系
您好，上海蓝盟为您解答。
首先简单的看一下云计算与大数据的概念.
1)云计算:云计算本质上是一种计算资源集中分布和充分共享的效用计算模式,其中集中是为了计算资源的集约化管理,分布是便于扩展计算能力.集中分布式是针对云服务提供商的,充分共享是针对用户,在云计算中,虽然对于每个云用户来说都拥有一台超级计算机,但本质上,这些用户是充分共享了云服务商所提供的计算服务.而效用计算更多的是一种商业模式,就是用户按所需服务来付费.
2)在前面的博文中,对大数据有个讨论,简单的说,大数据的特点就是数据量大(虽然很多人都把大数据定义在T级别以上,其实我觉得这是有问题的,大数据的大其实应该是个相对概念,是相对于当前的存储技术和计算能力的),数据应用需求大,计算量大.数据量大是最基本的,需求大其实包含了需求的数量、多样性和实时性.计算量大是因为数据量大和需求量大和算法复杂（检索，推荐，模式识别）所致.大数据的这种特点使得我们很难找到通用的处理模式来解决大数据所面临的问题，我们只能针对不同的需求采用不同的处理方法，这也是大数据处理比较困难的症结所在。无论是传统的数据库还是最近兴起的NoSQL数据库，在大数据存储和处理方面其实都是有非常大的局限性的，所以分布式计算才在大数据处理中大兴其道。Hadoop虽然提供了比较完整的一套处理模式，但相对于大数据所面临的应用需求的多样性而言，能处理的问题域也是十分有限的。
数据库和数据仓库的概念，大家google一下就可以了，接下来，我们看看它们之间的关系：
1）数据库和数据仓库都是数据的一种存储方式，大数据处理更多的是一种需求(问题)，而云计算是一种比较综合的需求(问题)解决方案。
2)由于云计算本身的特性，天生就面临大数据处理(存储、计算等)问题，因为云计算的基本架构模式是C/S模式，其中S相对集中，而C是广泛分布。所有用户的数据和绝大部分的计算都是在S端完成的（数据量大，计算量大），加上用户也天然具有多样性（地域，文化，需求，个性化等），因此需求（也包括计算量）就非常大。
3)云计算当然会涉及到数据的存储技术，但数据库技术对于云计算来说要视具体的情况来分析：
A)对于IaaS而言，数据库技术不是必需的，也不是必备的功能；
B)对于PaaS来说，数据库功能应该是必备的功能
C)对于SaaS而言，必然会用到数据库技术（包括传统关系数据库和NoSQL数据库）。
而对于数据仓库技术，并不是云计算所必需的，但由于云数据的信息价值极大，类似一座金矿，我想云服务商是不可能放过从这些金矿中提取金子的.
4)大数据首先所面临的问题就是大数据的存储问题，一般都会综合运用各种存储技术（文件存储，数据库存储），当然，你完全用文件存储或者数据库存储来解决，也是没问题的。与云计算类似，数据仓库技术不是必需的，但对于数据仓库技术对于结构化数据进行淘金还是非常有用的，当然，你不用数据仓库技术也可以，比如Hadoop模式。
在云计算和大数据处理中，最基础的技术其实是分布式计算技术。而对于构建分布式计算而言，多线程，同步，远程调用(RPC,RMI等)，进程管理与通信是其基本技术点。分布式计算编程是一种综合性应用编程，不仅需要有基本的技术点，还需要一定的组织管理知识。
就目前来说，云计算和大数据处理其实都没有形成一个统一的标准和定义。希望我的回复对您有所帮助。
『柒』 我们为什么需要大数据技术
我们为什么需要大数据技术
大数据到底是什么？我们为什么需要大数据技术？
Mike Jude：从本质上来说，大数据就是曾经被称为数据仓库的逻辑延伸。顾名思义，大数据就是一个大型的数据仓库，一般有一个能支持业务决策的业务重点。但是，它和传统数据库不同的是，大数据不用构建。
在典型的数据库中，数据会被组织成标准的字段，并使用特定的密钥索引。如果你熟悉Microsoft Access应用程序，那么你就能完全理解这个概念。比如，一个顾客记录可以由姓氏、名字、地址和其它信息组成有通用标签的字段。每个顾客记录样式都是相同的，这样可以通过使用搜索关键词来检索，比如搜索姓氏。
现在，如果你想链接到这些客户记录需要怎么做？链接到客户的图片或者视频呢？如果是链接到客户的所有记录呢？
将这么多不同的数据源互相映射，一般的数据库还做不到。另外，需要链接的数据量是非常巨大的。这就产生了“大数据”的概念。大数据使用特殊的数据结构来组织和访问巨大数量的数据，可能达到多个艾字节的范围。一般情况下，这需要跨多个服务器和离散数据存储进行并行计算，而小企业往往难以维持这种大数据的存储库。但是，大数据正逐渐成为云服务提供商能提供的一种服务，从而把大数据应用推向更多的公司。
但是，还有一个“大”问题，就是我们为什么需要大数据？答案就是相关性的价值。如果你能看到乍一看似乎没什么关系的数据设置之间的关系，你会获取很多重要信息。比如你想知道你的公司是不是容易被黑客利用。那么你需要跨多个应用程序和数据中心检查无数条交易。这时如果没有大数据技术和相关的分析技术，这几乎是不可能完成的。
最终，随着数据量的增长、业务的可用性和重要性的增加，大数据的定义可能会用来描述大多数数据库应用。IT专业人士应该掌握大数据相关概念和术语，以免遇到困难。
『捌』 在大数据时代，数据仓库和数据集市的定义是什么
数据仓库和数据集市都是传统OLAP时代的概念，根本和大数据无关。例如数据仓库和数据集市处理的还都是结构化的数据但是大数据处理最多的还是非结构化的数据。
『玖』 数据库和大数据的区别
在大数据处理当中，数据库提供底层支持，实现了稳固的大数据存储，才能更好地支持下一步的大数据计算。今天的大数据基础知识分享，我们来聊聊大数据当中，数据库和数据仓库的区别，怎么去理解这两者，又该怎么去应用？ 首先，数据库是什么？
从定义上来说，数据库是用来存放数据的仓库，数据库由很多表组成，表是二维的，一张表里面有很多字段。字段一字排开，对数据就一行一行的写入表中。
数据库的表，在于能够用二维表现多维的关系，如：oracle、DB2、MySQL、Sybase、MSSQL Server等，都是典型的数据库。
那么，数据仓库又是什么？
数据仓库，可以理解为是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大。
数据库和数据仓库的区别：
1.数据库只存放在当前值，数据仓库存放历史值；
2.数据库内数据是动态变化的，只要有业务发生，数据就会被更新，而数据仓库则是静态的历史数据，只能定期添加、刷新；
3.数据库中的数据结构比较复杂，有各种结构以适合业务处理系统的需要，而数据仓库中的数据结构则相对简单；
4.数据库中数据访问频率较高，但访问量较少，而数据仓库的访问频率低但访问量却很高；
5.数据库中数据的目标是面向业务处理人员的，为业务处理人员提供信息处理的支持，而数据仓库则是面向高层管理人员的，为其提供决策支持；
6.数据库在访问数据时要求响应速度快，其响应时间一般在几秒内，而数据仓库的响应时间则可长达数几小时。
关于，数据库基础，大数据数据库和数据仓库的区别，以上就是详细的介绍了。在大数据当中，数据库和数据仓库的知识的，都是值得关注的，也是在学习当中需要去重视的。
『拾』 哪位大哥能解释大数据与数据仓库之间的关系（求告知）
相较而言，大数据数据量和一般数据仓库数据量不在一个量级；大数据的数据类型偏多，任何的信息都能成为数据；
大数据中存在的价值较高，但如果没有准确的分析挖掘，还是白扯