数据开发和数据仓库区别?

数据开发负责设计、构建和维护数据处理流程，确保数据从源头到目标系统的顺畅流转；数据仓库则是集中存储和管理历史数据的系统，支持高效查询和分析。前者关注动态数据流动，后者侧重静态数据沉淀。

区别

数据开发：核心是构建数据管道，包括数据采集、清洗、转换和加载，确保数据质量和实时性。涉及工具如Flume、Kafka，需处理数据增量更新和错误监控，适合业务场景快速变化的环境。

数据仓库：重点在于结构化存储历史数据，通过分层设计（ODS、DWD、DWS）实现数据整合，支持复杂查询和多维度分析。常用Hadoop、Hive等技术，优化查询性能，适合长期业务趋势分析。