云数据仓库属于现代化的数据存储和分析解决方案，利用云计算的弹性和可扩展性来存储、管理和分析大量结构化和非结构化的数据。传统的数据仓库和云数据仓库相比，云数据仓库的灵活性更高，性能和成本效益也更高。已然成为大数据分析和业务决策的关键工具。

云数据仓库指的就是托管在云服务器供应商基础设施上的数据仓库服务，专用于存储和分析大规模数据集。可以实现多个来源提取数据，为用户提供高级分析和洞察，常常用于商业智能、数据挖掘、机器学习等等。

云数据仓库和传统数据仓库的主要区别在于基础设施管理和扩展性上的不同，云数据仓库是云服务器供应商管理，用户不需要自行维护硬件和软件基础设施，传统数据仓库通常需要自行购买和管理硬件设施。云数据仓库可支持按需扩展计算和存储资源，适应变化的工作负载，而传统的数据仓库通常需要在硬件容量达到一定的上限时才能进行硬件升级。

云数据仓库具有弹性和可扩展，高性能，易于管理，成本效益，数据整合，安全性和合规性等。如云数据仓库可以根据需求动态增加或者减少计算和存储资源，可支持海量数据存储和实时处理。云数据仓库利用分布式计算架构，提供了快速的数据查询和处理能力。不需要用户自行管理硬件和软件基础设施，云服务器供应商如Jtti可提供自动化备份、更新和维护。实现按需付费模型，大大降低了初始硬件投资，用户仅为实际使用资源付费即可。可支持多源提取数据，如数据库、文件、实时流等，便于数据集成和集中分析。提供了数据加密、访问控制和合规性管理，保护敏感数据。

云数据仓库的解决方法，可通过分布式架构来实现高效的数据处理，处理PB级别的数据集。在企业大规模数据分析和BI应用，或者出来大量数据和复杂查询应用等，可以通过Oracle Autonomous Data Warehouse，这是一种集成分析工具，具有高可用性和安全性，支持机器学习，实现自动化管理，常常用于企业级数据分析、复杂业务逻辑、自动化优化、与Oracle的其他服务和工具集成，提供全面的企业解决方案。

另外，IBM Db2 Warehouse on Cloud也是一种支持高性能数据处理的工具，支持列存储和并行处理，提供快速的数据查询和分析。内置数据科学工具，支持机器学习和数据科学分析，提供丰富的数据操作功能。灵活扩展，支持动态资源扩展，满足不断变化的业务需求。企业级安全性，提供全面的数据加密、访问控制和合规性支持。适用数据驱动决策，支持企业级的数据分析和业务决策。复杂分析应用，适合需要复杂分析和数据挖掘的应用。优势有集成AI功能，支持AI驱动的分析和预测，提高业务洞察能力。全面的数据管理，支持多种数据格式和来源的集成分析。