数据仓库和数据库有什么区别？Da 数据和传统的数据有什么区别？详解数据 Warehouse与数据库-1/Warehouse的区别:为企业各级决策过程提供各类支持的策略(数据)。数据和传统的数据库更大的区别在于数据处理的量和计算的量，当传统的数据库无法在短时间内计算出人们可以接受的结果时，那么这个/。
人们经常误解Big 数据和云计算的关系。而且会把它们混在一起，用一句话来解释:云计算是硬件资源的虚拟化；大数据是对海量数据的高效处理。Big 数据两大核心是云技术和BI。没有云技术数据就没有基础和落地的可能。没有BI和价值，大数据改变放弃基础，舍弃重点目标。简单总结一下，就是big 数据目标驱动是BI，big 数据实现落地云技术。
数据领域的人才需求主要围绕数据的产业链展开，涉及数据的收集、整理、存储、安全、分析、展示、应用，大部分岗位集中在数据平台的研发。除了数据，收集和聚集一定数量的数据，更重要的是对数据进行加工、挖掘、分析、可视化和应用。云计算是一种基于互联网增加、使用和交付相关服务的模式，通常涉及通过互联网提供动态可扩展且往往是虚拟化的资源。
文件系统将数据组织成独立的数据 files，实现了记录中的结构，但整体上没有结构；数据库系统实现了整个数据的结构，这是数据库的主要特点之一，也是数据库系统与文件系统的本质区别。在文件系统中，数据是冗余的，浪费存储空间，容易导致数据不一致；数据库在系统中，数据面向整个系统，数据可以由多个用户和应用共享，减少数据冗余。
3、大 数据和传统 数据有什么区别呢?traditional数据和large 数据的区别如下:数据尺度不同，内容不同，处理方式不同。1.数据尺度不一的传统数据技术主要利用数据现有存在关系中数据库对这些数据进行分析处理并找到一些。这些数据规模比较小，可以用数据库的分析工具处理。数据的量太大，无法用数据库分析工具进行分析。2.内容不同于传统数据主要在关系数据库中分析。
