本文深入探讨了数据仓库与数据库系统的区别与联系。文章首先分析了两者在数据结构、功能、应用场景等方面的差异，随后探讨了它们在数据融合、互操作等方面的融合趋势。通过对数据仓库与数据库系统差异与融合的深入剖析，旨在为读者提供全面的理解和认识。
本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，数据已经成为企业决策的重要依据，数据仓库和数据库系统作为数据管理的两种重要手段，在企业信息化建设过程中扮演着重要角色，二者在功能、应用场景等方面存在明显差异，本文旨在分析数据仓库与数据库系统的区别与联系，以期为我国企业信息化建设提供有益参考。
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数据仓库与数据库系统的区别
1、目标不同
数据库系统的主要目标是存储、管理和检索数据，以满足日常业务需求，而数据仓库的目标则是从多个数据库中提取、整合和转换数据，为决策层提供全面、一致的数据支持。
2、数据类型不同
数据库系统主要存储结构化数据，如关系型数据库、层次型数据库等，数据仓库则可以存储结构化、半结构化和非结构化数据，如文本、图像、音频等。
3、数据组织方式不同
数据库系统采用行列式组织数据，便于数据检索和查询，数据仓库则采用星型、雪花型等组织方式，便于数据分析和挖掘。
4、数据更新频率不同
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数据库系统中的数据实时更新，以满足日常业务需求，数据仓库中的数据则按需更新，通常在非高峰时段进行。
5、应用场景不同
数据库系统适用于日常业务处理，如客户关系管理、财务管理等，数据仓库则适用于数据分析和挖掘，如市场分析、预测分析等。
数据仓库与数据库系统的联系
1、数据源
数据仓库的数据来源于多个数据库系统，包括内部数据库和外部数据库，数据库系统为数据仓库提供数据基础，二者相互依存。
2、数据整合
数据仓库在整合数据时，需要依赖数据库系统中的数据模型和存储结构，数据库系统为数据仓库提供数据整合的支撑。
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3、数据分析
数据仓库中的数据经过整合、清洗和转换后，可以为数据库系统提供更全面、准确的数据分析结果，数据库系统中的数据分析结果可以为数据仓库提供决策支持。
4、技术融合
随着大数据、云计算等技术的发展，数据仓库与数据库系统在技术层面逐渐融合，NoSQL数据库的出现为数据仓库提供了更多存储和计算方式。
数据仓库与数据库系统在目标、数据类型、组织方式、更新频率和应用场景等方面存在明显差异，二者在数据源、数据整合、数据分析和技术融合等方面紧密联系，在我国企业信息化建设过程中，应充分认识数据仓库与数据库系统的区别与联系，充分发挥二者优势，为企业决策提供有力支持。
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