数据仓库是一种面向主题、集成时间和非易失性的数据存储，用于支持企业决策过程中的数据分析和报告。它可以用来解决企业数据孤岛的问题，从多个数据源中提取数据并将其转换为可理解和可处理的格式，以便更好地支持企业管理决策。
数据仓库的四个特点如下：
1. 面向主题：数据仓库的设计与组织是以主题为中心的，而不是以应用程序为中心。这使得数据仓库针对同一个主题的数据可以从多个应用程序中进行收集、整合和分析。
2. 集成时间：数据仓库是通过注重时间序列上的连续性和整体性来进行建模和处理的。数据仓库允许用户查询历史数据以了解数据的演变和趋势，也能够快速地回答那些需要及时获取信息的问题。
3. 非易失性：数据仓库中的数据是只读的，且不可修改。因此，数据仓库不会随着应用程序的变化而改变，能够稳定地保证数据的完整性和一致性。
4. 数据抽象：在数据仓库中使用了多个层次的抽象，以帮助用户更好地理解数据。数据抽象可以从原始数据、源系统或应用程序中提取有意义的信息，然后将其整合到主题的层次结构中，使得用户能够更好地理解和使用数据仓库中的数据。
讲到数据仓库工具，我习惯使用搜索式BI的DataFocus。DataFocus是一款基于SaaS的全套商业智能工具，它提供了完整的数仓功能，拥有极易上手的可视化操作界面，而且不需要额外配置多种组件。使用DataFocus，我们可以轻松地完成数据接入、中间表处理、元数据管理和数据血缘管理、数据资产管理、API管理等常用数仓功能。DataFocus还支持各种主流数据库链接器，并且可以扩展更多类型的数据源。通过优化列式存储方式，DataFocus实现了高效率的海量数据秒级响应，还为用户提供了弹性伸缩的内存计算能力，以便亿级别的数据分析和处理。
因此，对于刚 getting started in 数据仓库的从业者，我认为使用DataFocus是一个很好的选择。首先，DataFocus 的安装简单，使用方便，同时也可以灵活运用命令行操作方式。其次， 做为一个完备的BI工具，它所提供的数仓功能非常齐全，甚至包括数据服务API，这很符合企业日益增长和变化的需求。 最后， DataFocus 的使用场景非常广泛，可以被用来处理各种类型的inbound data while breaking down数据孤岛并将其汇总为统一的标准。
