背景
数据库管理系统 (DBMS) 以表的形式存储数据，使用 ER 模型，目标是 ACID 属性。例如，大学的 DBMS 有学生、教师等的表。
数据仓库与 DBMS 是分开的，它存储大量数据，这些数据通常是从多个异构源(如文件、DBMS 等)收集的。目标是生成有助于决策的统计结果。例如，一所大学可能希望看到快速不同的结果，例如在过去 10 年中，CS 学生的安置在薪水、数量等方面有何改进。
数据仓库的需求
一个普通的数据库可以存储 MB 到 GB 的数据，也可以用于特定目的。为了存储TB大小的数据，存储转移到数据仓库。除此之外，事务数据库不提供自己的分析。为了有效地执行分析，组织保持一个中央数据仓库，通过组织、理解和使用其历史数据来制定战略决策和分析趋势来密切研究其业务。
数据仓库与 DBMS
数据仓库的示例应用
数据仓库可以应用于我们拥有大量数据并且我们希望看到有助于决策制定的统计结果的任何地方。
- 社交媒体网站： Facebook、Twitter、Linkedin 等社交网站基于分析大数据集。这些站点收集与成员、组、位置等相关的数据，并将其存储在单个中央存储库中。由于数据量很大，因此需要数据仓库来实现。
- 银行业务：如今，大多数银行都使用仓库来查看账户/持卡人的消费模式。他们用它来为他们提供特别优惠、交易等。
- 政府：政府使用数据仓库来存储和分析用于检测偷税漏税的税款。
在电子商务、电信、运输服务、营销和分销、医疗保健和零售等不同领域可能会有更多应用。
参考 ：
http://www3.cs.stonybrook.edu/~cse634/presentations/DataWarehousing-part-1.pdf