一、数据仓库是什么，有什么用？
数据仓库（Data Warehouse）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)。
1. 面向主题
面向主题特性是数据仓库和事务型数据库的根本区别。操作型数据库是为了支撑各种业务而建立，而分析型数据库则是为了对从各种繁杂业务中抽象出来的分析主题(如用户、成本、商品等)进行分析而建立；
2. 集成性
集成性是指数据仓库会将不同源数据库中的数据经过系统加工, 整理汇总到一起；
3. 相对稳定
指一旦某个数据进入数据仓库以后只需要定期的加载、刷新， 并且仅允许用户进行查询，而事务型数据库允许用户进行增，删，改，查；
4. 反映历史变化
较之事务型数据库反映的业务的当前状态（一般存放90天以内的数据），数据仓库的时间跨度通常比较长。前者通常保存几个月，后者可能几年甚至几十年；另外，数据仓库包含来自其时间范围不同时间段的数据快照。
有了这些数据快照以后，用户便可将其汇总，生成各历史阶段的数据分析报告；
二、数据仓库的架构是什么样的？
数据仓库包括各类数据源，ETL，数据仓库和数据应用。具体如下图所示：
1.数据源
各种业务系统后台的数据库，各部门自己的Excel或者Access文件等；
2.ETL
ETL用来描述源数据经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至数据仓库的过程，其目的是为了保证数据质量；
3.数据应用
数据仓库通常提供具有直接访问数据仓库功能的前端应用，这些应用也被称为BI(商务智能)应用。
三、如何构建数据仓库？
数据仓库的开发流程与数据库的开发流程类似，只是多了ETL的过程，但是这往往是开发中最耗时的一个环节，因为整个各个数据源往往参差不齐，需要大量的数据清洗才能保证数据仓库的数据质量。
总结
在当前信息爆炸的时代，不管是互联网公司还是传统公司都意识到数据驱动决策的重要性，对数据仓库也越来越重视。
传统的企业结构化数据比较多，往往会选择传统数据库作为数据仓库，而互联网企业因为数据量巨大，而且非结构化数据居多，大多选用Hadoop Hive等开源的分布式数据仓库。
一流的数据应用如数据挖掘系统，推荐系统等都是建立在规范、标准、高性能的数据仓库之上的，所以公司对数仓建设的投入也越来越大，最后祭出张溪梦大神的数据分析框架
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