2025年4月5日，Meta突然抛出一颗“开源核弹”——Llama 4系列模型。这场发布不仅是技术迭代，更是对OpenAI、谷歌等闭源巨头的战略反击。扎克伯格在Instagram高调宣布：“开源AI将成为未来的主流！”而Llama 4的三大杀器——
不少人可能接触过数据仓库这一概念，那么，你是否了解数据仓库的定义和内涵呢？这篇文章里，作者结合自己的语言，针对数据仓库的定义、作用和特征等维度进行了总结分析，一起来看看吧，或许会对你有所启发。一、什么是数据仓库？
1.数据仓库建模的目的？ 为什么要进行数据仓库建模？大数据的数仓建模是通过建模的方法更好的组织、存储数据，以便在 性能、成本、效率和数据质量之间找到最佳平衡点。一般主要从下面四点考虑
实时数据仓库（Real-time Data Warehouse）通常参考一种称为Lambda架构的分层架构，将数据处理流程划分为不同的层次，包括原始数据层、批处理层和实时处理层。其中，常见的分层包括ODS、DWD、DIM、DWM、DWS和ADS等。1. ODS（Operational Data Store，运营数据存储）：ODS是实时数据仓库的第一层，用于接收和存储来自各种业务系统的原始操作数据。
数据中台作为企业数据管理的核心枢纽，应支持并促进企业级数据仓库的建设，确保数据的有效整合、治理和高效应用。在建设数据仓库的过程中，设计和规划显得尤为重要，需要深入理解业务需求，制定合理的技术架构，并充分考虑到数据的规模、增长速度和安全性等因素。
数据仓库如何分层、为什么要分层？前文已经提到，这里再简单回顾一下。数仓分层的目的？清晰的数据结构与依赖关系