1、什么是数据仓库？

数据仓库是信息（对其进行分析可做出更明智的决策）的中央存储库。通常，数据定期从事务系统、关系数据库和其他来源流入数据仓库。业务分析师、数据工程师、数据科学家和决策者通过商业智能 (BI) 工具、SQL 客户端和其他分析应用程序访问数据。
数据和分析已然成为各大企业保持竞争力所不可或缺的部分。企业用户依靠报告、控制面板和分析工具从其数据中获得洞察力、监控企业绩效以及更明智地决策。数据仓库通过高效地存储数据以便最大限度地减少数据输入和输出 (I/O)，并快速地同时向成千上万的用户提供查询结果，为这些报告、控制面板和分析工具由数据仓库提供支持。

2、如何架构数据仓库？

数据仓库的架构包含多个层。顶层是通过报告、分析和数据挖掘工具呈现结果的前端客户端。中间层包括用于访问和分析数据的分析引擎。架构的底层是加载和存储数据的数据库服务器。数据使用两种不同类型的方式存储：

经常访问的数据存储在最快的存储装置中（例如，SSD 驱动器）；
不经常访问的数据存储在便宜的对象存储区中，例如 Amazon S3。
数据仓库将自动确保经常访问的数据被移进“快速”存储以便优化查询速度。

3、数据仓库如何运作？

数据仓库可能包含多个数据库。在每个数据库中，数据整理进表和列中。在每个列中，您可以定义数据的说明，例如整数、数据字段或字符串。表可以在 Schema 内整理，您可以将其视为文件夹。提取的数据将存储在 Schema 描述的各种表中。查询工具使用 Schema 来确定要访问和分析哪些数据表。

4、使用数据仓库有哪些优势？

（1）知情地做出决定；
（2）整合多个来源的数据；
（3）历史数据分析；
（4）数据质量高、一致且准确；
（5）将分析处理从事务数据库中分离出来，从而提高两个系统的性能。

5、数据仓库、数据库和数据湖如何一起工作？

通常，企业使用数据库、数据湖和数据仓库的组合来存储和分析数据。Amazon Redshift 的 Lake House 架构让此类集成变得轻松。
随着数据的量和种类增加，采用一种或多种通用模型来处理数据库、数据湖和数据仓库中的数据会有很多便利：
在这里插入图片描述
图片（上）：将数据放在数据库或数据湖中，准备数据，将所选数据移动到数据仓库中，然后执行报告。

图片（上）：将数据放在数据仓库中，分析数据，然后共享数据以便与其他分析和机器学习服务共用。
数据仓库是专门为数据分析设计的，涉及读取大量数据以了解数据之间的关系和趋势。数据库用于捕获和存储数据，例如记录事务的详细信息。
与数据仓库不同，数据湖是所有数据（包括结构化、半结构化和非结构化数据）的中央存储库。数据仓库要求数据使用表格形式进行整理，Schema 通过它发挥作用。需要采用表格形式以便使用 SQL 来查询数据。但是，并非所有应用程序都要求数据为表格形式。有些应用程序，例如大数据分析、完整文本搜索和机器学习，即使是对于“半结构化”或完全非结构化的数据，也能够进行访问。