大数据平台与传统数仓如何结合才能更贴合大数据应用？涉及系统定位，数据层次划分，数据标准的统一等。

大数据平台的概念应该包括数据仓库，也就是说数据仓库应该做为企业大数据平台的一部分，而不是互斥的关系。而Gartner提出的LDW（Logical Data Warehouse）也是大数据平台概念的一个延伸。这里说的大数据平台更像是一个狭义的概念，特指Hadoop。
Hadoop和传统数仓的定位是不同的：

1. Hadoop适合对半结构化和无结构化数据进行分析，而传统数仓适合对结构化数据进行分析；
2. 传统数仓中存放的数据质量和密度更高，而Hadoop存放的数据相当于是原始数据，需要再加工；
3. 传统数仓中的数据更加标准化，更容易展现，很多公司都是将Hadoop中加工过的数据再导入到RDBMS中进行展示和即时查询；

传统数仓有自身的优势，一般商用软件为主，简单，使用方便，但是数据量大了以后处理可能会越来越慢。具体的选择还是要根据实际应用场景，数据量和计算复杂度应该算是个衡量的标准。