Qual é a diferença real entre Data Warehouse & Big Data?

Eu sei que este é um tópico mais antigo, mas houve alguns desenvolvimentos no último ano. Comparar o armazém de dados com o Hadoop é como comparar maçãs com laranjas. O data warehouse é um conceito: dados limpos e integrados de alta qualidade. Acho que a necessidade de um armazém de dados não vai desaparecer tão cedo. O Hadoop, por outro lado, é uma tecnologia. É um quadro de cálculo distribuído para processar grandes volumes de dados. No passado, os armazéns de dados eram normalmente construídos em bases de dados relacionais e aparelhos de armazenamento de dados. No entanto, ao longo dos últimos dois anos surgiram várias limitações dos RDBMS (custos de licença explodindo em face do aumento dos volumes de dados, inadequado para a finalidade de questionar gráficos e hierarquias e ingerir tipos de dados não estruturados, etc.). Ao mesmo tempo MPP SQL query engines on Hadoop apareceram como o Apache Drill que agora torna possível a consulta de dados que se encontra no Hadoop. Eu escrevi uma série de posts sobre o assunto se você estiver interessado em todos os detalhes. Armazenamento de dados na era dos grandes dados. O fim de uma era?

Acho que vai achar o seguinte artigo muito útil aos seus pensamentos.

It’s important to divide the techniques of data warehousing from the implementation. Hadoop (and the advent of NoSQL databases) will auger the demise of data warehousing appliances and the “traditional” single database implementation of a data warehouse.  
It is safe to say that traditional, single server relational databases or database appliances are not the future of big data or data warehouses.
On the other hand, the techniques of data warehousing to include Extract-Transform-and-Load (ETL), dimensional modeling and business intelligence will be adapted to the new Hadoop/NoSQL environments. 

De: http://gcn.com/blogs/reality-check/2014/01/hadoop-vs-data-warehousing.aspx

Tenho alguns slides fantásticos que descrevem a diferença entre o Hadoop e o Data Warehouse, e como ambos se complementam.

Http://www.kai-waehner.de/blog/2014/05/13/hadoop-and-data-warehouse-dwh-friends-enemies-or-profiteers-what-about-real-time-slides-including-tibco-examples-from-jax-2014-online/

Encontrei isto. http://www.b-eye-network.com/view/17017 {[3] } que descreve a diferença entre os grandes dados e a casa de dados

Quando comparamos uma grande solução de dados com um armazém de dados, o que fazemos? encontrar? Achamos que uma grande solução de dados é uma tecnologia e que os dados armazenagem é uma arquitectura. São duas coisas muito diferentes. A a tecnologia é apenas isso-um meio para armazenar e gerenciar grandes quantidades de dado. Um armazém de dados é uma forma de organizar os dados assim que há credibilidade corporativa e integridade. Quando alguém tira dados de um data warehouse, essa pessoa sabe que outras pessoas estão usando o mesmo dados para outros fins. Existe uma base para a reconciliabilidade dos dados quando há um armazém de dados.

O armazém guarda os dados reais. Armazena alguns dos dados do conjunto inteiro. Data Warehouse é um sistema utilizado para relatórios e análise de dados. São repositórios centrais de Dados Integrados de uma ou mais fontes díspares. Eles armazenam dados atuais e históricos em um único lugar que são usados para criar relatórios analíticos.

Vs.

Grandes dados referem-se a dados em larga escala gerados em ambiente digital. Este grande dado é geralmente grande em tamanho e tem um ciclo de geração curta. Inclui não só dados numéricos, mas também dados de texto e imagem. O grande ambiente de dados é mais diversificado do que os anteriores. Como os tipos de dados são diversos e a quantidade de tamanho é enorme, é mesmo possível analisar e prever opiniões e comportamentos das pessoas. Além disso, a base de dados Machbase lançará a edição enterprise, que tem um conceito de armazém.