数据仓库（Data Warehouse）简称DW或DWH，是数据库的一种概念上的升级，可以说是为满足新需求设计的一种新数据库，而这个数据库是需容纳更多的数据，更加庞大的数据集，从逻辑上讲数据仓库和数据库是没有什么区别的。
为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支撑的战略集合，主要是用于数据挖掘和数据分析，以建立数据沙盘为基础，为消灭消息孤岛和支持决策为目的而创建的。 (and薇：ityk8_520)
数据仓库的应用 1.数据分析、数据挖掘、人工智能、机器学习、风险控制、无人驾驶。 2.数据化运营、精准运营。 3.广告精准、智能投放。
随着我们从IT时代步入DT时代，数据积累量也与日俱增，同时伴随着互联网的发展，越来越多的应用场景产生，传统的数据处理、存储方式已经不能满足日益增长的需求。而互联网行业相比传统行业对新生事物的接受度更高、应用场景更复杂， 因此基于大数据构建的数据仓库最先在互联网行业得到了尝试。
高性能高扩展的亿级电商全端实时数据仓库全实现（PC、移动、小程序） ，以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解，对电商数据仓库的常见实战指标以及难点实战指标进行了详尽讲解，具体指标包括：每日、月大盘收入报表、高付费用户分析报表、流量域多方位分析、营销域多方位分析、实时排行榜指标分析、用户主题分析、店铺主题时间区间分析等，数据分析涵盖全端（PC、移动、小程序）应用，与互联网企业大数据技术同步，让大家能够真正学到大数据企业级数据仓库的实战经验。 (and薇：ityk8_520)
本课程凝聚讲师多年一线大数据企业实际项目经验，大数据企业在职架构师亲自授课，全程实操代码，带你体验真实的大数据开发过程，代码现场调试。通过本课程的学习再加上老师的答疑，你完全可以将本案例直接应用于企业。本套课程可以满足世面上绝大多数大数据企业级的数据仓库业务场景，全部代码可以直接部署企业，支撑亿级并发数据分析。最后的项目代码也是具有极高的商业价值的，大家可以根据自己的业务进行修改,便可以使用。
本课程包含的技术： (and薇：ityk8_520)
开发工具为：IDEA、WebStorm
Flink1.9.0
Greenplum5.0.0
Hadoop2.6.0 Hbase1.0.0
Kafka2.1.0
Hive1.1.0
HDFS、MapReduce
Redis、Flume
Sqoop、Zookeeper
MyBatis、EhCache
SpringBoot2.0.2.RELEASE
SpringCloud Finchley.RELEASE
Binlog、Canal
MySQL、MyCat
Vue.js、Nodejs
Highcharts
课程亮点：
1.与企业无缝对接、真实工业界产品
2.支持海量数据的分析
3.支持全端实时数据分析
4.通用数据仓库分层解决方案
5.数据库实时同步解决方案
6.主流微服务后端系统
7.电商数据仓库实战指标
8.实时加离线多方位分析
9.互联网大数据企业热门技术栈
10.分布式数据库存储解决方案
11.涵盖主流前端技术VUE+jQuery+Ajax+NodeJS
12.大数据热门技术Flink新版本
13.集成SpringCloud实现统一整合方案
14.全程代码实操，提供全部代码和资料
15.提供答疑和提供企业技术方案咨询
企业一线架构师讲授，代码在老师的指导下可以直接复用，提供企业解决方案。
来源：https://www.cnblogs.com/nithw/p/12346798.html