数据仓库通过为存储和查询大量历史数据提供结构化、组织化的环境，在大数据分析中发挥着核心作用。与原始数据湖或事务数据库不同，数据仓库针对分析工作负载进行了优化。它们将来自多个来源（如应用程序日志、CRM 系统或 IoT 设备）的数据整合到一个统一的模式中，从而实现一致的分析。例如，零售公司可能会将销售交易、客户人口统计数据和库存数据组合在一个仓库中，以生成有关购买趋势的报告。这种集成简化了开发人员的查询，因为他们无需在分析期间手动连接来自不同系统的数据。
数据仓库的一个关键优势是它们能够高效地处理复杂的查询。它们通过列式存储（按列而不是按行存储数据）、索引和查询优化等技术来实现这一点。列式存储（在 Amazon Redshift 或 Google BigQuery 等系统中使用）允许通过仅读取相关列来更快地聚合特定指标（例如，按地区的总销售额）。此外，分区（将大型表拆分为可管理的块）和物化视图（预先计算的查询结果）等功能可减少延迟。对于开发人员来说，这意味着针对 TB 级数据编写 SQL 查询可以在几秒钟而不是几小时内返回结果，即使在连接大型数据集时也是如此。
数据仓库也补充了现代大数据生态系统。虽然 Apache Spark 或 Hadoop 等工具处理非结构化或流式数据，但数据仓库通常充当整理层，将清理后的结构化数据存储起来，以供商业智能 (BI) 工具或机器学习模型使用。例如，开发人员可能会使用 Spark 将原始服务器日志预处理为结构化格式，将其加载到 Snowflake 中，然后使用 Tableau 可视化用户行为模式。存储和计算的分离（在云仓库中很常见）也支持独立扩展资源，从而降低成本。通过充当可靠、高性能的骨干，数据仓库简化了开发人员的分析工作流程，同时确保数据一致性和治理。