數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一種面向主題、集成、相對(duì)穩(wěn)定、反映歷史變化、支持決策的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)。它將來自多個(gè)操作性數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL)，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)建模、存儲(chǔ)和查詢，以支持企業(yè)的決策分析和業(yè)務(wù)智能。

　　大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)具有以下特點(diǎn)：

　　大數(shù)據(jù)量：大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)面對(duì)的是龐大的數(shù)據(jù)量，需要采用分布式存儲(chǔ)和計(jì)算技術(shù)，如 Hadoop、Spark 等。

　　多樣化數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)處理的數(shù)據(jù)不僅僅是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還包括半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，需要采用各種數(shù)據(jù)處理技術(shù)，如文本分析、圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等。

　　高性能和高可用性：大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)需要支持高并發(fā)、高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問，并保證數(shù)據(jù)的安全性和可靠性，需要采用分布式計(jì)算和存儲(chǔ)技術(shù)，如 Hadoop 分布式文件系統(tǒng)(HDFS)、Zookeeper、HBase 等。

　　實(shí)時(shí)處理：大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)需要支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和實(shí)時(shí)查詢，能夠及時(shí)反饋數(shù)據(jù)變化，需要采用實(shí)時(shí)計(jì)算技術(shù)，如 Spark Streaming、Flink 等。

　　面向業(yè)務(wù)：大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)需要面向業(yè)務(wù)需求，能夠?yàn)槠髽I(yè)提供更加精準(zhǔn)的決策支持，需要采用業(yè)務(wù)建模和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，如 OLAP、數(shù)據(jù)挖掘等。

　　高擴(kuò)展性：大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)需要支持快速擴(kuò)展和容錯(cuò)，能夠適應(yīng)業(yè)務(wù)的不斷變化和發(fā)展，需要采用分布式計(jì)算和存儲(chǔ)技術(shù)，如 Hadoop、Spark 等。

　　綜上所述，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)需要采用先進(jìn)的分布式存儲(chǔ)和計(jì)算技術(shù)，支持多樣化數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)處理，面向業(yè)務(wù)需求，并具有高性能、高可用性和高擴(kuò)展性等特點(diǎn)。