数据库与MPP数仓(十二)：数据仓库的价值_基础数据仓库的 价值

构思一个主题讨论数据仓库的构建方法论，包括数据仓库的价值、选型、构建思路，随着数据规模膨胀和业务复杂度的提升，大型企业需要构建企业级的数据仓库（数据湖）来快速支撑业务的数据化需求，与传统的数据库构建不通，数据仓库即是OLAP场景，偏于历史数据的存储/分析，用冗余存储换取数据价值；

一、数据仓库和数据库的区别

所有的应用系统都会涉及到数据库，针对数据库归纳和存放，也就是数据库的常见操作：增、删、改、查，那么为什么想要对企业数据进行分析，不能直接查询数据库，非要大费力气的去创建所谓的数据仓库和数据湖呢？

数据仓库主要是为了能够支持管理决策，而数据库是为了满足系统的及时性、一致性，好比你去银行存钱，你希望刚把钱存进去就能够查询到余额增加，你不希望第二天才能够确认，但是若是银行想对你的流水和余额进行分析，这个时候希望知道你在不同时期的银行余额，那么从数据库里是查不到你的历史余额信息的，因为数据库在设计的时候就需要满足一定的范式，为的就是满足及时性和去冗余，一个客户对应的余额只有一个，你在存款的时候，新的余额就会覆盖掉老的余额，所以你的历史信息在数据库中是没有记录的。

如果银行希望查询客户的历史信息，比如说你需要查询个人客户信息，他可能在柜台交易系统中有记录，也可以在网上银行交易系统也有记录，而你希望查询客户柜台交易信息以及网银交易信息，这个时候需要跨系统查询，有可能两个系统所使用的数据库都不一样，各自权限负责人员也不一样，跨系统查询显得非常困难，这个时候需要一个系统能够将所有业