大数据的界限何在，数据仓库究竟能存储多少业务数据？

大数据通常指的是传统数据处理软件无法有效处理的大规模和复杂数据集合。数据仓库能够存储的业务数据量取决于其设计、硬件能力和预算，现代数据仓库支持PB（Petabytes）级别的数据存储。

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。