把之前寫的數據倉庫系列博客，匯總和整理成了一本更系統的小書《Data Warehouse in Action》。

16 年開始接觸數據倉庫，至今有一年半的時間，中間換了次工作，也算是在兩家公司實踐了數據倉庫。在此隨便寫一點關于大數據和數據倉庫的東西。

其實，很多時候大數據和數據倉庫這些都是一些概念使然，個人不太認為某一個概念比另一個概念厲害多少，大家是你中有我我中有你的關系。

就拿大數據來講，13年的時候我們會講，大數據包括了數據清洗、數據存儲、數據倉庫、數據挖掘、數據分析、數據可視化等一系列的概念。再看數據倉庫的概念，隨便找本十多年前的經典書籍就會發現，數據倉庫包含了 ETL、元數據、數據血緣管理、調度系統、數據可視化等概念。

那么誰更大？誰更厲害？這個其實不是我們的重點，這些東西最終還是要落在具體的工作和技術上。

比如說我是搞大數據開發中的數據收集、數據清洗工作，換一個名字我就可以說自己是搞 ETL 開發的；然后我再了解一些數據倉庫建模的內容，將自己的數據清洗的工作套上數據倉庫中的模型設計和數據分層，我就可以說自己是搞數據倉庫的。

再比如說我之前是搞數據倉庫的元數據系統、血統分析、調度系統的，然后同樣的理論模型，使用場景從 Oracle、Mysql這些關系型數據庫轉移到 HDFS、Hive、Spark 中，我就變成了大數據開發中的系統開發了。

其實很多工作內容和工作性質都很相近，自己靈活一點就好。

數據倉庫的內容很多，這里主要對數據倉庫的體系做一個小的說明，算是這系列博客的總覽。

我們粗略地從數據倉庫中抽取幾個主題來聊：ETL、數據模型、元數據管理。

其中 ETL 的內容和現在大數據的體系綁定最深。MapReduce、Spark 這些計算引擎都可以算是 ETL 的重要組成部分。

數據模型的話，我們把維度建模、數據分層、各種表結構設計放在其中。這一塊算是數據倉庫中最重要的一塊。

元數據，我們可以理解為數據的管理。

針對上面三個主題，本系列文章有下面內容：

從工作內容上來講，我們會把數據分為數據開發、數據分析、數據倉庫、數據挖掘的話。 很多人覺得高大上的是數據挖掘，覺得工程最強的是數據開發。

我們可以換角度而言之，我們從數據的角度來講的，我們會把數據分為：數據計算、數據價值和數據管理。我們很多是以數據價值為導向地來做數據計算，但是常常就會忽略數據管理，而數據倉庫的理念剛好是數據管理。因此可以在適當的業務階段來重視數據管理。

作者：黑馬程序員云計算大數據培訓學院
首發：http://cloud.itheima.cn/