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数据仓库与传统数据库的区别
1、数据结构
数据仓库采用星型、雪花型等复杂的数据库设计，而传统数据库则采用传统的表结构设计，数据仓库的数据结构更加灵活，能够满足复杂的查询需求，而传统数据库的数据结构相对固定，难以适应复杂的业务需求。
2、数据来源
数据仓库的数据来源广泛，包括内部数据、外部数据、社交媒体数据等，而传统数据库的数据主要来源于内部业务系统，数据仓库能够收集更多维度的数据，为决策提供更全面的依据。
3、数据类型
数据仓库支持多种数据类型，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，而传统数据库主要处理结构化数据，这使得数据仓库能够处理更丰富的数据，为决策提供更多参考。
4、数据存储
数据仓库采用大量的数据存储技术，如Hadoop、Spark等，以支持海量数据的存储和处理，传统数据库则采用传统的磁盘存储技术，数据仓库在处理海量数据方面具有明显优势。
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5、数据更新
数据仓库的数据更新频率较低，主要以批量更新为主，而传统数据库的数据更新频率较高，以实时更新为主，这使得数据仓库在处理历史数据方面具有优势。
数据仓库的作用
1、提高决策效率
数据仓库能够将分散、异构的数据整合在一起，为企业提供全面、实时的数据支持，通过数据仓库，企业可以快速获取所需数据，提高决策效率。
2、优化业务流程
数据仓库可以帮助企业分析业务流程中的瓶颈，找出优化空间，通过对业务数据的深入挖掘，企业可以调整业务流程，提高运营效率。
3、降低成本
数据仓库可以减少企业对多个数据源的需求，降低数据存储和管理的成本，数据仓库能够提高数据利用率，降低数据冗余。
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4、提高数据质量
数据仓库通过数据清洗、数据集成等技术，提高数据质量，高质量的数据有助于企业进行准确的数据分析和决策。
5、促进数据共享
数据仓库可以促进企业内部、行业内部的数据共享，提高数据资源的利用率，数据仓库有助于企业与其他企业建立合作关系，实现数据共享。
数据仓库与传统数据库在数据结构、数据来源、数据类型、数据存储和数据更新等方面存在显著区别，数据仓库在提高决策效率、优化业务流程、降低成本、提高数据质量和促进数据共享等方面发挥着重要作用，随着大数据时代的到来，数据仓库在企业发展中的地位越来越重要，企业应充分利用数据仓库的优势，提升自身竞争力。
标签： #数据仓库区别于传统数据库有哪些特点
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