数据库、数据仓库一直都有人不明白，今天就跟大家仔细谈谈：
数据库软件：是一种软件，可以看得见，可以操作。用来实现数据库逻辑功能。属于物理层。
数据库：是一种逻辑概念，用来存放数据的仓库。通过数据库软件来实现。数据库由很多表组成，表是二维的，一张表里可以有很多字段。字段一字排开，对应的数据就一行一行写入表中。数据库的表，在于能够用二维表现多维关系。目前市面上流行的数据库都是二维数据库。如：Oracle、DB2、MySQL、Sybase、MS SQL Server等。
数据仓库：是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现的存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大得多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析，辅助领导做决策。
数据仓库与数据库有什么区别？
数据库与数据仓库的区别实际讲的是OLTP与OLAP的区别。
操作型处理，叫联机事务处理OLTP（On-Line Transaction Processing，），也可以称面向交易的处理系统，它是针对具体业务在数据库联机的日常操作，通常对少数记录进行查询、修改。用户较为关心操作的响应时间、数据的安全性、完整性和并发支持的用户数等问题。传统的数据库系统作为数据管理的主要手段，主要用于操作型处理。
分析型处理，叫联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）一般针对某些主题的历史数据进行分析，支持管理决策。
在实际做数据仓库时最常遇到什么问题？
以最常见的制造业为例，底下不同分厂的信息系统厂商各不相同，这就导致数据仓库中可能有来自前端系统（供应商、招标系统等）、MES系统（不同分厂的MES）、业务系统（不同分厂的CRM、OA、SAP系统等）的数据，因此导致系统中数据结构、数据标准、流程流转方式都存在差异。
再具体点说，例如在统计良率、OEE的时候，各厂按各自的方法进行统计然后汇报给领导，但由于各厂的数据过于分散，没有统一的计算标准，所以对良率的计算逻辑也不同，导致指标口径不一致，无法统一管理指标数据，这个数据也就失去了参考价值，到头来白忙活一场。
而这种时候，我们通常的解决方法是：实现数据中心化，逻辑统一化
从众多跨地域的业务系统通过实时同步增量方式，将分散在各处的数据，汇聚到统一的数据中心，从业务数据库中原表原样取出数据，形成数据仓库ODS层，为后续加工提供原始材料
数仓搭建过程中的数据编排能力：多样化算子和多种任务调度方式，提供多样化异构数据处理能力；在标准化的要求下，通过各系统原始的指标定义，形成统一的数据处理逻辑，在低代码实时数据调度平台FineDataLink进行内部数据转换，完成对异构数据的梳理，进行数据仓库ODS>DW>DM层的数据逐层编排，最后形成统一逻辑的数据输出，以供企业进行统一管理。
- 数据仓库ODS层：数据存储：本层数据，一般会按照来源业务系统的分类方式而进行分类，在ODS数据存储层中，我们不会对数据模型进行修改，会维持原有的数据模型不变。
- 数据库DW: 是数据仓库的主体。DW层将ODS层中获得的数据按照主题建立各种数据模型。
- 数据库DM层：数据集市或宽表。DM层为面向最终应用的主题层，一般依据前端报表/业务包需求进行设计，所以DM层表不需要考虑复用，每一张DM表仅为一张报表所服务；
- 数据仓库,数据库,数据仓库ODS
总而言之，在数字化时代下，大数据治理对企业数据建设的重要性不言而喻，然而实现的困难有时也让人望而却步，因此选择合适的技术和工具会达到事半功倍的效果。帆软FineDataLink——中国领先的低代码/高时效数据集成产品，能过为企业提供一站式的数据服务，通过快速连接、高时效融合多种数据，提供低代码Data API敏捷发布平台，帮助企业解决数据孤岛难题，有效提升企业数据价值。
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