数据仓库与大数据的区别是：1、数据规模不同；2、数据来源不同；3、数据处理不同；4、数据使用不同；5、数据存储不同。数据仓库主要处理相对规模较小、结构化的数据，而大数据则强调海量数据和半结构化/非结构化数据的处理。
一、数据仓库与大数据的区别
数据仓库和大数据都是数据处理领域的重要概念，它们有以下区别：
1、数据规模不同
数据仓库主要处理相对规模较小、结构化的数据，而大数据则强调海量数据和半结构化/非结构化数据的处理。
2、数据来源不同
数据仓库一般用于整合企业内部的数据源，大数据则可以从多个数据源（包括社交媒体、物联网设备等）中采集数据。
3、数据处理不同
数据仓库通常使用传统的 ETL（提取、转换、加载）过程来处理数据，而大数据则使用分布式处理技术如 Hadoop 和 Spark 等进行数据处理。
4、数据使用不同
数据仓库一般用于商业智能、数据分析等应用场景，而大数据则不仅限于这些应用场景，还可以用于机器学习、人工智能等领域。
5、数据存储不同
数据仓库通常采用关系型数据库（如 Oracle、SQL Server 等）进行存储，而大数据则可以采用分布式文件系统（如 HDFS）和 NoSQL 数据库进行存储。
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二、什么是数据仓库
数据仓库，全称是Data Warehouse，简写DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。正因为它叫 “仓库”，而不是叫“工厂”。所以数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据。数据来源于外部，并且开放给外部应用。
传统数据库中，最大的特点是面向应用进行数据的组织，各个业务系统可能是相互分离的。而数据仓库则是面向主题的。主题是一个抽象的概念，是较高层次上企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象。在逻辑意义上，它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。
通过对分散、独立、异构的数据库数据进行抽取、清理、转换和汇总便得到了数据仓库的数据，这样保证了数据仓库内的数据关于整个企业的一致性。数据仓库中的综合数据不能从原有的数据库系统直接得到。因此在数据进入数据仓库之前，必然要经过统一与综合，这一步是数据仓库建设中最关键、最复杂的一步。
以上就是关于数据仓库与大数据的区别的内容了，希望对大家有帮助。
