数据仓库的定义和分类

数据仓库（Data Warehouse，DW）是现代企业对海量业务数据进行集成、存储、管理和分析的最佳实践。它是一种面向主题的、集成的、稳定的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。数据仓库能够帮助企业更加深入地了解自己的运营情况，从而在业务决策、战略制定等方面提供有力的支持。

数据仓库的分类

从数据来源和集成角度，数据仓库可分为企业级和部门级两类。

企业级数据仓库（Enterprise Data Warehouse，EDW）是一种全企业范围内的数据仓库系统，它从公司所有部门中集成数据，提供一个一致的企业级数据视图，以支持全企业的决策需求。EDW一般使用集中式架构进行设计，具有高度的规范化和一致性，具备数据质量管理能力，能够支持复杂分析。

部门级数据仓库（Departmental Data Warehouse，DDW）是一种为特定部门或业务功能所设计的数据仓库系统，以满足特定业务需求的数据分析要求。DDW设计具有更强的可扩展性和灵活性，他们以单一主题为中心，遵循维度建模原则，将决策支持数据与业务过程紧密衔接。

从数据存储方式角度，数据仓库可以分为经典型和云型两类。

经典型数据仓库部署在企业自己的数据中心，公司需要投资购买硬件、软件、数据库、存储等设施，部署一支专业的IT团队来运行、维护和升级，因此，经典数据仓库的部署成本较高。

云型数据仓库架构利用了云计算的优势，以服务（SaaS）的方式提供数据仓库解决方案。它可以提供弹性资源分配，按需分配存储容量和计算能力，提高响应速度，降低运维成本，并提供更高可用性和可扩展性。

数据仓库存储体系架构从适用场景地角度，分为传统型和大数据型两种。

传统型数据仓库通常由关系数据库和SQL语言组成，用于存储小批量、简单结构、相对静态的数据。传统型数据仓库的优势在于数据结构清晰，查询速度快，分析性能高，并且易于管理。然而，他们的扩展性受到硬件限制，跨部门协作不够便捷，数据湖接入不易实现。

大数据型数据仓库则是利用Apache Hadoop等分布式计算框架来构建。它适用于大量、非结构化、半结构化、实时产生的数据，支持大规模数据存储、批处理和实时处理，并能够处理不同数据源的连接和数据结构的不匹配。

本文提到的四种分法，只是从某一方面对“数据仓库”进行了分类。实际上，数据仓库体系结构多样，修改折中，因为每个企业在应用数据仓库时都有不同的需求，不同的业务规则，不同的数据源和不同的架构。因此，数据仓库部署之前，建议进行充分的业务和技术评估，充分考虑各种方案的优缺点和局限性，从而确保一个最佳的数据架构。