数据仓库是什么？数据仓库的前世今生 (数据仓库系列一)

一、引言

二、数据仓库的起源与发展

[1. 1960s-1980s：最早的决策支持系统（DSS）](#1. 1960s-1980s：最早的决策支持系统（DSS）)

[2. 1990s：数据仓库概念的正式提出](#2. 1990s：数据仓库概念的正式提出)

[3. 2000s-2010s：MPP架构与大数据的兴起](#3. 2000s-2010s：MPP架构与大数据的兴起)

[4. 2020s：云数据仓库与数据共享](#4. 2020s：云数据仓库与数据共享)

三、为什么建设数据仓库？不仅仅是BI和报表

[1. 数据仓库的核心目标](#1. 数据仓库的核心目标)

[2. 数据消费比数据存储更重要](#2. 数据消费比数据存储更重要)

[3. 数据仓库 vs. 数据湖 vs. Lakehouse](#3. 数据仓库 vs. 数据湖 vs. Lakehouse)

四、总结：数据仓库的未来发展

五、预告：下一篇文章

一、引言

在数字化时代，数据已成为企业的核心资产。然而，如何高效地存储、管理和利用这些数据，仍然是一个不断演进的问题。从最早的手工报表，到现代数据仓库架构的多元化发展，数据仓库的概念与应用场景已经发生了翻天覆地的变化。

本文将沿着数据仓库的发展时间轴 ，回顾其起源与演进，并重点讨论其核心价值------不仅仅是为了BI（商业智能）和报表 ，更重要的是数据的共享与消费 。

二、数据仓库的起源与发展

1. 1960s-1980s：最早的决策支持系统（DSS）

在20世纪60年代，企业开始意识到，仅靠事务型数据库（OLTP）难以满足管理层的决策需求。于是，一些公司尝试从多个业务系统中提取数据，进行分析和报表生成，这就是最早的**决策支持系统（Decision Support System, DSS）**的雏形。

代表技术 & 产品：

IBM IMS（Information Management System，1966）------最早的数据库之一，为数据管理提供了基础。
早期的报表工具，如COBOL编写的定制报表系统。

核心痛点：数据存储分散，查询速度慢，无法跨系统整合数据。

2. 1990s：数据仓库概念的正式提出

1988年，IBM研究员 Barry Devlin 和 Paul Murphy 在论文 "An Architecture for a Business and Information System" 中正式提出了数据仓库（Data Warehouse, DW） 的概念。1992年，Bill Inmon 在其著作 Building the Data Warehouse 中进一步完善了这一体系。

数据仓库的四大特点（Bill Inmon）：

面向主题（Subject-Oriented） ------ 按业务主题组织数据，而非传统的按应用组织数据。
集成（Integrated） ------ 从多个数据源整合，统一数据格式。
非易变（Non-volatile） ------ 数据存入后不会被修改，而是以追加的方式维护历史记录。
时变（Time-variant） ------ 记录数据的历史变化，支持时间维度分析。

代表技术 & 产品：

1995年，Teradata 发布数据仓库解决方案，成为企业级数据仓库的代表。
1990s 末期，Oracle、IBM DB2、Microsoft SQL Server 等关系型数据库开始提供数据仓库功能。

核心价值：数据仓库可以集中存储和管理企业数据，支持复杂查询，解决了数据孤岛问题。

3. 2000s-2010s：MPP架构与大数据的兴起

随着企业数据量的爆炸式增长，传统数据仓库面临扩展性问题，MPP（大规模并行处理，Massively Parallel Processing）架构成为主流。

关键技术演进：

MPP数据库：Greenplum、Teradata、Netezza、Amazon Redshift（2012年发布）等。
Hadoop生态（2006年起）：HDFS、Hive、Spark 等大数据技术兴起，使企业能够低成本存储和处理海量数据。

核心变化 ：数据仓库开始支持结构化+半结构化数据，分析能力增强，但查询速度和易用性仍是挑战。

4. 2020s：云数据仓库与数据共享

进入云计算时代，云数据仓库与数据共享成为新趋势，提供更强的弹性、性能和数据共享能力。

关键产品：

Snowflake（2014年成立，2019年火爆）：真正的云原生数据仓库，支持计算与存储分离，提升性能和可扩展性。
Google BigQuery （2011）、Amazon Redshift Serverless（2022）等，推动数据分析服务的无服务器化。
Lakehouse架构（Databricks 推出）：结合数据湖（Data Lake）和数据仓库的优点，支持流批一体化分析。
Tablaue: 典型的自助式BI产品，已经被saleforce收购。
QuickAPI: 典型的SQL2API产品，使用SQL直接生成数据API，麦聪软件产品。

核心变化 ：数据仓库不仅仅是报表工具，而是一个数据共享与消费平台，支持流式数据、AI分析、实时计算等新场景。

三、为什么建设数据仓库？不仅仅是BI和报表

1. 数据仓库的核心目标

传统上，数据仓库被认为主要是用来支持BI（商业智能）和报表。然而，现代数据仓库的真正价值远不止于此，其核心目标包括：

✅ 数据集成与治理 ------ 统一管理来自不同系统的数据，保证数据质量和一致性。 ✅ 高效查询与分析 ------ 支持大规模数据分析，帮助企业做出更快的决策。 ✅ 数据共享与开放 ------ 让多个业务团队、合作伙伴、安全地访问和消费数据，而无需重复存储。 ✅ 支持AI与机器学习 ------ 数据仓库已成为训练AI模型的数据源，如 Snowflake + DataRobot 组合，Databricks Lakehouse 方案等。

2. 数据消费比数据存储更重要

在数据驱动的企业中，数据仓库的作用不仅仅是存储数据，而是让数据能够被更高效地消费，包括：

实时分析（如风控、监控系统）：结合流式计算，实时分析数据变化。
数据API与共享市场：如 Snowflake Data Marketplace，企业可以直接共享数据，而无需数据复制。
AI与自动化决策：数据仓库成为 AI 训练的数据源，帮助自动化决策。

3. 数据仓库 vs. 数据湖 vs. Lakehouse

架构	特点	适用场景
数据仓库（DW）	结构化数据，查询优化，BI 友好	BI 报表、OLAP 分析
数据湖（Data Lake）	存储结构化 & 非结构化数据，查询成本高	原始数据存储、数据科学
Lakehouse	结合数据湖 & 数据仓库，支持 AI 和流批一体	统一数据架构，支持实时分析

现代企业正在向 Lakehouse 迁移，以便在保证数据治理的同时，提供更强的数据消费能力。

四、总结：数据仓库的未来发展

从最早的报表系统，到云数据仓库，再到 Lakehouse 统一架构，数据仓库的角色已发生根本变化。

从 BI 工具（SQL2BI) → 数据消费平台 (SQL2API)
从批量处理 → 实时数据分析
从企业内部数据 → 数据共享生态

未来，数据仓库将更加强调数据的开放性、共享性和实时性，成为企业数据驱动决策的核心引擎。

五、预告：下一篇文章

在下一篇文章中，我们将深入探讨 "数据仓库的核心架构与关键技术"，解析现代数据仓库如何设计、存储、查询和优化数据。敬请期待！