本文目录导读：
数据仓库的定义
数据仓库（Data Warehouse）是一种用于支持企业或组织决策制定的数据存储、管理和分析系统，它通过从多个源系统中提取、整合、转换和加载（ETL）数据，形成统一、可靠、一致的数据视图，为企业提供全面、准确、实时的信息支持。
数据库的定义
数据库（Database）是一种用于存储、管理和检索数据的系统，它将数据组织成表、视图、索引等结构，便于用户查询、修改、删除等操作，数据库广泛应用于各类应用系统，如企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）等。
数据仓库与数据库的区别
1、目的与功能
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数据仓库主要用于支持企业决策制定，提供全面、准确、实时的信息支持，而数据库主要用于存储、管理和检索数据，满足各类应用系统的数据需求。
2、数据结构
数据仓库的数据结构相对复杂，通常采用星型模型、雪花模型等数据模型，便于数据分析和挖掘，数据库的数据结构相对简单，主要采用关系模型，便于数据存储和查询。
3、数据来源
数据仓库的数据来源广泛，包括企业内部的各种业务系统、外部数据源等，数据库的数据主要来源于企业内部的应用系统。
4、数据处理方式
数据仓库采用批处理、实时处理等方式，对数据进行整合、转换和加载，数据库采用实时处理、在线事务处理（OLTP）等方式，对数据进行存储、查询、修改等操作。
5、数据质量
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数据仓库对数据质量要求较高，需保证数据的完整性、一致性、准确性，数据库对数据质量要求相对较低，但也要保证数据的可靠性。
6、数据量
数据仓库存储的数据量通常较大，涵盖企业各个业务领域，数据库存储的数据量相对较小，主要针对特定应用系统。
7、应用场景
数据仓库广泛应用于数据挖掘、决策支持、商业智能等领域，数据库广泛应用于各类应用系统，如ERP、CRM等。
数据仓库与数据库的融合
随着大数据时代的到来，数据仓库与数据库的融合趋势愈发明显，以下为数据仓库与数据库融合的几个方面：
1、数据集成
数据仓库与数据库的融合，可以通过数据集成技术，将数据库中的数据迁移到数据仓库中，实现数据的统一管理和分析。
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2、数据共享
数据仓库与数据库的融合，可以实现数据在不同系统之间的共享，提高数据利用率。
3、数据质量提升
数据仓库与数据库的融合，可以通过数据清洗、转换等手段，提高数据质量，为数据分析和挖掘提供可靠的数据基础。
4、技术创新
数据仓库与数据库的融合，将推动技术创新，如大数据处理、人工智能等技术在数据仓库与数据库中的应用。
数据仓库与数据库在目的、功能、数据结构、数据处理方式等方面存在一定区别，但在大数据时代，两者融合趋势愈发明显，为企业提供更全面、准确、实时的信息支持。
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