1、数据仓库是什么
数据仓库 ，由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）于1990年提出，主要功能仍是将组织透过资讯系统之联机事务处理(OLTP)经年累月所累积的大量资料，透过数据仓库理论所特有的资料储存架构，做有系统的分析整理，以利各种分析方法如联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)之进行，并进而支持如决策支持系统(DSS)、主管资讯系统(EIS)之创建，帮助决策者能快速有效的自大量资料中，分析出有价值的资讯，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)。
下图是本文后续要介绍的认识数据仓库的相关内容。
2、大数据相关岗位
大数据相关岗位包括数据仓库，数据平台，数据分析，数据产品。各自职能不同，本文重点介绍数据仓库相关。
2.1数据仓库技术分组
数据仓库作为大数据相关技术栈之一，相关岗位和工作内容可见如下：数据仓库按照技术能力划分，分为离线开发组，实时开发组，数据治理组，数据安全组。
离线开发组
实时开发组
数据治理组
数据安全组
3、数据仓库在大数据生态中的定位
数据仓库在大数据生态中定位：承接各种数据源，**通过采（对数据源数据采集）、建（数据资产/模型建设）、管（数据管理、数据服务）、用（如何利用数据为下游创造更多应用价值分析）**的方式实现下游需求内容为数据分析、运营、风控等业务提供数据支撑.
4、数据仓库变化历史
数据仓库演变可以分为3个时代，从2000-2013是1.0时代，从2013到现在是2.0时代（仍有很多公司使用），从2016到现在也是3.0时代。
1.0时代
2.0时代
3.0时代
5、数据仓库建设版图
6、数据仓库组件及架构
组件，如下图
架构-Lambda架构
架构-Kappa架构
图1中的1.2和1.7内容，本文不做介绍
