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实时数据仓库（Real-time Data Warehouse）是指能够实时地处理和分析数据，使得数据仓库中的数据是 最新的、最准确的 ，并且可以 实时响应用户的查询和分析需求 的一种数据仓库系统。

与传统的数据仓库相比，实时数据仓库更加注重 数据的实时性和对业务的实时响应能力 。传统数据仓库通常是每日、每周或每月定期进行数据的抽取、转换和加载（ETL），更新的速度较慢，一般不支持实时查询和分析。而实时数据仓库则更加注重数据的实时性和对业务的实时响应能力，能够在数据发生变化时及时响应用户的查询和分析需求。

举一个例子，假设某家电商有一个传统数据仓库用于分析销售数据，该数据仓库每天从线上和线下渠道抽取销售数据，然后通过ETL工具进行清洗和转换，最终将数据加载到数据仓库中。 这种数据仓库的更新速度较慢，一般需要等待一天后才能看到前一天的销售数据。

但是如果这家电商需要在 促销活动期间实时监控销售情况 ，并根据销售情况进行实时调整促销策略，这时就需要一个实时数据仓库来支持实时的查询和分析。实时数据仓库可以实时地从线上和线下渠道获取销售数据，并及时更新到数据仓库中，从而能够 在秒级别响应用户的查询和分析需求 ，帮助电商快速发现销售趋势和问题，并及时调整促销策略，提高促销效果。

数据仓库架构的演变

数据仓库概念是Inmon于1990年提出并给出了完整的建设方法。随着互联网时代来临，数据量暴增，开始使用大数据工具来替代经典数仓中的传统工具。此时仅仅是工具的取代，架构上并没有根本的区别，可以把这个架构叫做 离线大数据架构 。

后来随着业务实时性要求的不断提高，人们开始在离线大数据架构基础上加了一个加速层，使用流处理技术直接完成那些实时性要求较高的指标计算，这便是 Lambda架构 。

再后来，实时的业务越来越多，事件化的数据源也越来越多，实时处理从次要部分变成了主要部分，架构也做了相应调整，出现了以实时事件处理为核心的 Kappa架构 。

实时数据仓库不可替代之处

先来了解一下实时数据仓库的特点：

数据仓库的建设主要包括数据的采集、数据的处理、数据归档、数据应用四个方面。 当前主要的应用场景包括报表展示、即席查询、BI展示、数据分析、数据挖掘、模型训练等方面。 数据仓库的建设是面向主题的、集成性的、不可更新的、时许变化的。

从特点出发，我们可以归纳出一些实时数据仓库不可被取代的原因：

实时性：实时数仓当前主要是基于数据采集工具，如canal等将原始数据写入到Kafka这样的数据通道中，最后一般都是写入到类似于HBase这样存储系统中，对外提供分钟级别、甚至秒级别的查询方案。可以让企业更快地做出反应和决策，从而在竞争中保持领先。

可伸缩性：实时数据仓库可以轻松地扩展到处理大量数据，可以自动适应不同的数据流量。数据质量：实时数据仓库可以确保数据的一致性和准确性，可以通过数据清洗、去重、合并和验证来消除数据中的错误。

最后提一下实时数仓的的实施关键点：

端到端数据延迟、数据流量的监控 故障的快速恢复能力 数据的回溯处理，系统支持消费指定时间内的数据 实时数据从实时数仓中查询，T+1数据借助离线通道修正 数据地图、数据血缘关系的梳理 业务数据质量的实时监控，初期可以根据规则的方式来识别质量状况

最后给大家分享一款ETL工具， 主要是做“实时数据同步”和“离线数据处理” 的，用的是BS端，通过快速连接、高时效融合多种异构数据，提供低代码Data API敏捷发布平台，帮助企业解决数据孤岛问题，提升企业数据价值，有这类需求的可以试用一下，比kettle便宜不少。