本文深入解析了传统数据仓库与大数据的区别与联系。传统数据仓库侧重于结构化数据，而大数据处理非结构化和半结构化数据。两者交融互补，共同支撑企业数据管理。本文详细阐述了它们在数据类型、处理能力、应用场景等方面的差异与联系。
本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，数据已经成为企业重要的资产，传统数据仓库和大数据作为数据管理的重要工具，在为企业提供决策支持方面发挥着关键作用，本文将从两者的区别与联系入手，深入探讨传统数据仓库与大数据的交融与差异。
传统数据仓库与大数据的区别
1、数据规模
传统数据仓库主要处理结构化数据，数据量相对较小，通常在PB级别，而大数据则涵盖了结构化、半结构化和非结构化数据，数据量庞大，可达到EB级别。
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2、数据来源
传统数据仓库的数据主要来源于企业内部业务系统，如ERP、CRM等，大数据则涵盖了更多来源，包括社交媒体、物联网、互联网等。
3、数据处理技术
传统数据仓库采用批处理方式，处理周期较长，大数据则采用实时处理、流处理等技术，对数据处理速度要求较高。
4、数据模型
传统数据仓库采用星型模型或雪花模型，对数据结构要求较高，大数据则采用多种数据模型，如NoSQL、图数据库等，对数据结构要求较低。
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5、数据分析
传统数据仓库主要进行离线分析，如报表、多维分析等，大数据则强调实时分析，如实时推荐、实时监控等。
传统数据仓库与大数据的联系
1、数据融合
大数据技术为传统数据仓库提供了更多数据来源，使得企业能够更全面地了解业务状况，传统数据仓库的数据处理和分析能力，为大数据提供了坚实的支撑。
2、技术融合
传统数据仓库和大数据在数据处理技术、存储技术等方面存在一定的融合，如Hadoop、Spark等大数据技术，既适用于大数据处理，也适用于传统数据仓库。
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3、应用融合
传统数据仓库和大数据在应用场景上存在一定的融合，如利用大数据技术对传统数据仓库进行优化，提高数据处理和分析效率。
传统数据仓库与大数据在数据规模、来源、处理技术、数据模型和分析等方面存在一定的区别，随着信息技术的不断发展，两者在数据融合、技术融合和应用融合等方面展现出越来越多的交融，企业应根据自身业务需求，合理选择和应用传统数据仓库和大数据技术，以实现数据价值的最大化。
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