1：数据仓储和数据仓库是不同的。

数据仓储和数据仓库虽然都与数据存储和管理有关，但是在概念和功能上存在差异。

数据仓储和数据仓库可以说是相辅相成的，它们都是为了支持数据分析和决策提供存储和管理的解决方案，但具体的定义和用途有所不同。

首先，数据仓储是一个广义的概念，可以指代任何形式的数据存储和管理方式，包括数据仓库在内。

而数据仓库则是指一种专门用于存储和整合大量结构化数据的系统，通常用于支持企业级的数据分析和决策。

数据仓库采用了特定的数据模型和架构，通过ETL（抽取、转换和加载）等过程将来自多个数据源的数据整合到一起，为用户提供定制化的查询和分析功能。

其次，数据仓库更侧重于面向企业的数据管理和分析，并且强调数据的一致性和集成性。

它通常包含多个数据集和维度，支持多维查询和数据挖掘，以帮助用户从不同角度分析和理解数据。

而数据仓储则是一个更泛指的概念，可以包括数据仓库在内的各种数据存储和管理方式，比如数据湖（Data Lake）、数据库、文件系统等等。

数据仓储可以是一个更灵活和开放的数据存储方式，适用于更广泛的场景和目的，不一定需要严格的集成和一致性。

综上所述，数据仓储和数据仓库在定义、功能和应用范围上存在差异，尽管二者都与数据存储和管理有关，但具体的选择应根据实际需求和场景来确定。

数据仓储和数据仓库的区别 扩展

数据仓储和数据仓库是两个不同的概念。数据仓储是指用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，它可以包括多个数据仓库和其他数据存储系统。

数据仓储提供了数据的集中存储、数据质量管理、数据集成和数据访问等功能。而数据仓库是数据仓储中的一个组成部分，它是一个专门用于支持决策分析和业务智能的数据存储和处理系统。

数据仓库通过抽取、转换和加载等过程将数据从不同的源系统中提取出来，并进行清洗、整合和转换，以便用户可以进行复杂的查询和分析。

数据仓储和数据仓库的区别 扩展

数据仓储是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。

数据仓储是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。

数据仓储一般存储业务数据，数据仓库存储的一般是历史数据。

数据仓储设计是尽量避免冗余，一般针对某一业务应用进行设计，比如一张简单的 User 表，记录用户名、密码等简单数据即可，符合业务应用，但是不符合分析。数据仓库在设计是有意引入冗余，依照分析需求，分析维度、分析指标进行设计。