ˋ＾ˊ〉-# 基于关系数据库星型或雪花型结构所建立的数据仓库，虽然可以进行数据分析，但分析能力不强。星型或雪花型结构虽然模拟了多维数据模型，但其本质上还是关系型数据数据分析与数据仓库的关系_数据分析师若将数据仓库比作矿坑，数据分析就是深入了解矿坑价值的工作。毕竟数据分析不是一种无中生有的魔术，也不是点石成金的炼
大数据分析数据湖与数据仓库的区别与联系，在过去的几年中，您可能听说过有人在某个地方使用“数据湖”一词。随着数据量呈指数级增长，流数据起飞，非结构化数据继续使其结构化的同类数据库和数据仓库的关系数据库和数据仓库的关系简⽽⾔之，数据库是⾯向事务的设计，数据仓库是⾯向主题设计的。数据库⼀般存储在线交易数据，数据仓库存储的⼀般是历史数据
其实，数据仓库是数据库技术的一个新主题，利用计算机系统帮助我们操作、计算和思考，让作业方式改变，决策方式也跟着改变。数据仓库本身是一个非常大的数据库，它储存着由组织作业数据(1) 数据仓库为数据挖掘提供了更好的、更广泛的数据源。在数据仓库中集成和存储着来自各种信息源的大量长时间的数据，这些信息源本身就可能是一个规模庞大的数据库，使得人们可
最后就是数据跨系统关联数据仓库的一个简单架构，各业务源系统的数据经过ETL过程后流入数据仓库，当不同系统数据整合到数据仓库之后，至少解决了数据分析中的两个问题：第一，跨系统数数据仓库是为了支持复杂的分析和决策，数据挖掘是为了在海量的数据里面发掘出预测性的、分析性的信息，多用来预测。2、阶段不同：数据仓库是数据挖掘的先期步骤，通过数据仓库的构建，
