大数据的界限何在，数据仓库究竟能存储多少业务数据？

大数据，通常指的是在传统数据处理应用软件难以处理的大量、高增长率和多样化的信息资产的集合，数据仓库则是用于存储大量业务数据的系统，它能够将来自不同数据源的数据整合到一起，为企业提供全面的数据分析和决策支持。

大数据的概念最早由信息技术顾问Roger Magoulas在2001年的O’Reilly Media会议上提出，大数据的特点可以概括为“4V”：数据量大（Volume）、数据种类多（Variety）、数据价值密度低（Value）以及数据产生和处理速度快（Velocity），这些特征共同定义了大数据的范畴，并指出了其处理上的挑战性。

数据仓库主要特点包括：

1、数据量大：现代业务运营会产生海量的数据，远超过人工或传统数据库能够处理的范围。

2、数据类型多样：数据可以是结构化的，如数据库中的表格数据，也可以是非结构化的，如社交媒体上的文本、图片、视频等。

3、数据价值密度低：虽然数据量巨大，但并非所有数据都对业务有直接的价值，需要通过分析来提炼信息。

4、数据产生和处理速度快：在很多场景下，数据是以极快的速度生成的，例如社交媒体的实时更新、传感器数据的连续流入等。

数据仓库的核心作用是集中存储和管理企业的各类数据，以便于进行高效的数据分析和决策支持，数据仓库的设计通常是面向主题的，集成多个数据源，且相对稳定，反映了数据的历史变化，它们通常用于支持大规模的数据分析，包括但不限于数据挖掘、报告、预测分析等。

数据仓库面临的技术挑战包括：

1、选择合适的存储介质：存储介质需满足性能、成本、可靠性、可用性等多方面的需求。

2、定义冷热数据：业务中的数据随时间从热数据变为冷数据，需要在分层存储中合理定义。

3、冷热数据迁移：数据仓库必须能够感知数据温度的变化，并自动执行数据迁移。

4、加速冷数据访问：尽管冷数据访问频率低，但仍需要优化访问速度，以满足偶尔的访问需求。

大数据与数据仓库的关系紧密且互补，大数据提供了数据仓库所需的原始材料，而数据仓库则为这些数据提供了整理、分析和存储的解决方案，随着技术的不断进步，两者的结合越来越紧密，共同推动着企业信息化和智能化的发展。