编者按：本文来自微信公众号 “鲜枣课堂”（ID：xzclasscom），作者：小枣君，创业邦经授权转载。
小枣君注：数据仓库、数据集市、数据湖、数据中台、数据飞轮，是这几年网上比较常见的IT概念。很多人都搞不清它们和传统数据库到底有什么区别。所以，我打算写几篇专题文章，尝试做一个通俗易懂的解读。今天这篇，先说说数据仓库。
数据仓库，英文全称Data Warehouse，简称DW或DWH。
数据仓库和数据库的名字非常接近，但两者是完全不同的东西。
我们先从数据仓库的历史开始说起吧。
数据仓库的诞生
数据仓库并不是一个新概念。事实上，它诞生至今，已经有几十年的历史。
上世纪70年代，关系数据库（也就是传统数据库的主要类型）刚刚崛起的时候，美国康奈尔大学博士比尔·恩门（Bill Innmon，也有译为比尔·因蒙）就开始定义和讨论数据仓库这一术语。
1988年，IBM研究人员巴里·德夫林（Barry Devlin）和鲍尔·穆尔菲（Paul Murphy），联合发表了文章《商业和信息系统的架构》，其中引入了“商业数据仓库”一词。他们还开发了一种叫做“业务数据仓库”的系统。
几年后，1990年，美国科学家拉尔夫·金博尔（Ralph Kimball）创立了Red Brick Systems公司，推出专门用于数据仓库的数据库管理系统Red Brick Warehouse。
1991年，又是前面那个比尔·恩门，创立了Prism Solutions公司，推出用于开发数据仓库的软件Prism Warehouse Manager。
同年，比尔·恩门正式出版了数据仓库的经典著作——《构建数据库仓库》，标志着数据仓库概念的正式确立。
后来，比尔·恩门也被世人誉为“数据仓库之父”。
比尔·恩门
数据仓库的定义和特征
那么，到底什么是数据仓库呢？
比尔·恩门在《构建数据库仓库》书中给出了一个定义——
数据仓库，是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策（Decision Making Support）。
这个定义非常抽象、烧脑，但准确概括了数据仓库的几个关键特征，值得剖析一下。
支持管理决策
先说“支持管理决策”，这是数据仓库的作用，也是创造它的主要目的。
简单来说，传统数据库主要是员工使用，支撑某项具体的工作。例如收银系统等。
而数据仓库，主要是管理层使用，用于掌握宏观情况，以便做出更合理的决策。
以前小枣君给大家介绍数据库入门的时候，提到过OLTP和OLAP。
OLTP是联机事务处理（Online Transaction Processing）数据库，出现较早，也是早期关系型数据库的主要用途，用于支持日常业务操作，如订单处理、库存管理和银行交易等。它们通常处理大量简单的读写操作，需要系统能够快速响应，且非常可靠。
OLAP是联机分析处理（Online Analytical Processing）数据库，出现较晚，用于支持复杂的分析查询，如数据挖掘、趋势分析和财务报告等。它们通常处理大量复杂的只读查询，对算力要求高，也需要支持很大的数据吞吐量。
数据仓库，很显然就是OLAP型。或者也可以说，数据仓库是OLAP数据库场景的延伸和发展。OLAP类应用，催生了数据仓库。
概括来说，数据仓库是一个战略级的工具。它通常用于商业智能（Business Intelligence，简称BI，咨询机构Gartner造出来的流行词）和决策支持，可以帮助企业从大量数据中获得有价值的信息，增加洞察能力。
终极目的，当然是增加收入、提升效率、降低成本。
现在很多企业搞数字可视化大屏，背后就是数据仓库的支持
面向主题
传统数据库，围绕具体的工作（应用）来组织数据，用于一个明确的事务。例如进销存数据库、考勤数据库、财务数据库等。
而数据仓库，是按照主题来组织数据的。所谓主题，是一个特定的业务领域，或者一个明确的分析目标，例如销售分析主题、员工敬业度主题，学生在校表现主题等等。主题的范围更大，level（层级）更高。
简单来说，数据仓库的数据，是多个传统数据库的集合和“拉通”。它把不同数据库表单的信息挑选整合在一起，提供了一个更全面的数据呈现。
主题性的设计，显然更适合支持管理者做决策和分析。
集成
集成，是指数据仓库可以整合来自多个不同数据源（企业内部数据库、供应商数据库、渠道商数据库等）的数据。
多方面的数据源，也是为了提供一个更全面的视角，以便服务于分析和决策。
这些数据，可以包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。但数据仓库，主要还是结构化数据为主。
相对稳定
相对稳定，指的是 数据一旦被加载到数据仓库中，通常不会更新或修改，确保了数据的稳定性和用于长期分析的可靠性。
换言之，数据仓库所涉及的操作，主要是数据查询，而不是修改。
除了数据之外，数据仓库的架构一般也不会频繁变化。
反映历史变化
传统数据库，一般都是数据更新。写入新数据，替换旧数据。
数据仓库不一样。它保存了大量的历史数据，有利于企业从时间的维度，分析业务的发展趋势。
面向主题、集成、相对稳定、反映历史变化，这就是数据仓库的四大特征。
我们还是以超市为例，总结一下数据仓库和传统数据库的区别。
假如你有一个大超市。
超市有基于传统数据库的很多个收银台，记录了每天的每一笔交易（卖出了什么商品，金额是多少）。超市还有库存系统，记录了商品的信息（一共有多少个库存）。还有会员系统、购物卡系统，等等。
所有这些数据，分散在不同的系统里，杂乱无章。
你把所有系统的数据（销售数据、顾客信息、供应商记录等），统一做了整理（比如去掉无效数据、统一“日期”格式），按主题分类（比如“销售分析”、“客户画像”），集中存到一个庞大的数据系统里。这就是数据仓库。
然后，你开发了一些工具，可以分析这些数据，回答你的一些疑问：
“过去5年哪些商品在春节卖得最好？”
“上海和北京的顾客购物习惯有什么差异？”
“如何预测明年的商品库存需求？”
……
也可以以大屏的形式，观看这些数据（掌控全局、运筹帷幄的老板既视感）：
当然了，这些数据也可以开放给各个部门的主管，帮助部门改善业绩。
这个数据仓库，是不是辅助了你的决策，创造了价值？
数据仓库的架构和工作流
接下来，我们看看数据仓库的整体架构，以及如何搭建。
每个公司的数据仓库架构都不太一样。但基本上都包括以下几层：
数据仓库的整体架构
原始数据层（ODS，Operation Data Store）：也叫数据引入层、操作数据层、数据准备层或贴源层，用于采集和存储原始数据。
数据公共层（CDM，Common Data Model）：数据仓库的主要部分。有时候又分为基础层/明细层（DWD，DW Detail）、汇总层/服务层（DWS，DW Service）、公共维度层（DIM）。 DWD对源数据进行清洗以便将其加载到数据仓库中。DWS将经过清洗和转换后的数据并轻度汇总。DIW用于保存维度信息，用于建模。
数据应用层（ADS，Application Data Service）：主要功能是保存结果数据，为外部系统提供查询接口，用于满足特定的商业智能、数据挖掘和报表应用。
数据仓库的架构和它的工作流有密切的关系。
一般来说，数据仓库的工作流分为以下几步：
1、数据抽取
前面说了，数据仓库有很多的数据源。所以，第一步，是从不同的数据源系统中抽取数据。
数据抽取是定期进行的，比如每天或每周，以确保数据是最新的。
2、数据清洗和转换
抽取出的数据，通常需要经过清洗和转换，以提高数据质量和一致性。
清洗包括修正错误、去除重复项、处理缺失值等。转换则是将数据转化为统一的格式，以便在数据仓库中进行有效存储和查询。
3、数据建模
数据仓库采用特定的数据模型，对数据进行组织和存储，设计数据表。选择合适的模型，可以简化数据查询和分析过程，提高查询性能。
数据仓库建模中，比较有代表性的两类方法论是Ralph Kimball的建模方法论和Bill Inmon建模方法论（没错，就是前面提到的那两个大佬）。
Ralph Kimball的维度建模方法论，是一种常用的数据仓库建模方法，它强调使用星型模型、雪花模型、星座模型来设计数据仓库。
Bill Inmon则认为企业数据仓库应为原子数据的集成仓库，应用第三范式和ER模型而非维度建模的事实表、维度表来建模。
这里要提到一个元数据的概念。
元数据是描述数据的数据。它用以描述数据仓库内数据的结构、位置和建立方法，便于数据仓库的管理和使用。
4、数据存储
数据仓库通常采用大容量、高性能的存储系统，以满足大量数据的存储和查询需求。数据仓库的存储结构通常针对查询性能进行了优化，如列式存储、索引等。
5、数据加载
抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load），就是著名的ETL三板斧。
ETL后的数据，会被加载到数据仓库中。
根据需要，还可能会进一步加工，例如聚合、摘要和索引创建，以优化查询性能。
另外，数据加载可以分为全量加载和增量加载两种方式，也是根据需求选择。
5、数据访问与分析
数据仓库完成数据存储后，就可以开始用了。
数据仓库支持各种数据分析和报表工具，如商业智能（BI）、SQL查询、OLAP、数据挖掘等。用户可以通过这些工具，对数据进行深入分析，找到其中的规律和趋势。
值得一提的是，数据仓库不仅支持宏观趋势分析，也支持微观细节探究，能够满足各个层级的需求。
6、数据安全和访问控制
在数据仓库的使用过程中，当然还要注意数据安全和访问控制。确保数据的安全性和合规性，防止数据泄露和滥用。
数据集市（Data Mart）
数据集市可以认为是数据仓库的子集，是专用于特定业务部门或功能的数据系统。它的数据是从数据仓库中提取并进一步加工得到的。
例如，一个销售数据集市，可以提供详细的销售报告和分析，辅助销售部门进行决策。
数据集市的优点包括：
1.规模小：由于只包含与特定主题相关的数据，因此数据集市的规模相对较小，易于构建和维护。
2.数据深：数据集市可以满足特定部门或用户的需求，提供更加详细和深入的数据支持。
3.响应快：因为它的数据量相对较小且针对特定需求进行了优化，所以能够提供更快的查询响应时间。
4.建设周期短：由于规模较小且面向特定需求，数据集市的建设周期通常较短，可以快速实现并投入使用。（数据仓库的建设周期一般需要数个月甚至一年以上。）
5.灵活性高：数据集市的数据模型和结构可以根据特定需求进行调整，具有较高的灵活性。
6.成本低：数据集市的实现成本相对较低，因为其数据量和复杂度较数据仓库低。
数据仓库的发展趋势
数据仓库诞生了几十年，技术也一直在发展。为了实现处理能力的升级，经历了多个发展阶段。
早期的时候，基本上就是基于传统数据库产品（例如Oracle），构建的数据仓库。数据仓库最早也是离线的，数据源通过离线方式导入到离线数据仓库中。
后来，进入21世纪，有了大数据技术（Hadoop、Spark等）。就开始将这些技术引入到数据仓库，通过MapReduce、Hive、SparkSQL等离线计算引擎进行数据处理，处理效率有了明显提升。
再后来，分别发展出了Lambda架构（离线+实时结合）和Kappa架构（批流一体）。
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再再后来，到了近几年，就是基于MPP数据库和数据湖的实时数仓架构。
这些架构支持高性能并行处理，支持复杂查询。在处理能力和效率上已经今非昔比，能够帮助企业更及时、更准确地进行决策。
从部署方面来看，数据仓库也有变化。以前是本地单机部署，后来是分布式部署，再后来，云计算崛起，就是云部署。
这两年，AI很火。所以，很多企业开始研究AI与数据系统的深度结合。
说白了，就是看AI怎么让数据仓库能够更智能地处理和分析数据，提高数据的准确性和可靠性。反过来，AI也是“吃”数据的，还要研究如何让数据仓库这样的数据平台，更好地服务于AI的训练和推理。
这里面的发展前景，还是非常广阔的。
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