大数据分析与传统数据仓库的关系是相辅相成的。传统数据仓库主要关注数据的存储、管理和查询，而大数据分析则更注重数据的挖掘和分析。
首先，传统数据仓库是一种结构化的数据存储和管理方式，它通过将数据按照一定的模型进行组织和存储，使得用户可以方便地进行数据的查询和分析。这种方式在处理大量结构化数据时非常有效，可以满足大部分企业的需求。
然而，随着数据量的不断增加和数据类型的多样化，传统的数据仓库已经无法满足现代企业对数据分析的需求。例如，一些非结构化的数据（如文本、图像、视频等）需要特殊的处理方法才能被有效地分析和利用。此外，随着数据来源的多样化，如何有效地整合和处理这些数据也成为了一个问题。
因此，大数据分析应运而生。大数据分析是一种更加灵活和动态的数据处理方法，它可以处理各种类型的数据，并且可以实时地进行分析。大数据分析的主要目标是从大量的数据中提取有价值的信息，帮助企业做出更好的决策。
在大数据分析中，常用的技术包括机器学习、自然语言处理、图像识别等。这些技术可以帮助我们从非结构化的数据中提取有用的信息，并且可以处理大量的数据。此外，大数据分析还可以帮助我们发现数据中的模式和趋势，从而预测未来的发展趋势。
总的来说，大数据分析与传统数据仓库的关系是互补的。传统数据仓库提供了一种稳定和可靠的数据存储和管理方式，而大数据分析则提供了一种灵活和动态的数据处理方法。两者的结合可以更好地满足现代企业对数据分析的需求。
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