数据仓库和大数据基础平台是企业数据分析和决策支持体系中的两个重要组成部分，二者在功能定位、技术实现和应用场景上有相似之处，但也有明确的差异和互补性。

### 数据仓库 (Data Warehouse, DW)

数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合，主要用于支持管理和决策过程。其主要特点和功能如下：

1. **面向主题**：数据仓库中的数据是围绕企业经营过程中的某个主题（如客户、产品、销售、财务等）组织的，而不是像操作型数据库那样围绕事务处理进行设计。

2. **集成性**：数据仓库从多个异构的数据源抽取数据，经过清洗、转换、整合后进入数据仓库，消除了数据冗余和不一致性。

3. **历史性**：数据仓库保存了历史数据，便于进行趋势分析和时间序列分析。

4. **非易失性**：数据一旦进入数据仓库，一般不会被修改或删除，便于进行历史数据的追溯和比较。

5. **OLAP支持**：数据仓库设计侧重于满足复杂的分析查询需求，支持多维分析（OLAP）操作。

### 大数据基础平台

大数据基础平台则是用于处理、分析和管理大规模数据（包括结构化、半结构化和非结构化数据）的基础设施。典型的大数据基础平台主要包括数据存储、计算引擎、数据分析工具和数据管理系统等组件，例如：

1. **分布式存储**：如Hadoop的HDFS，用于存储大规模数据。

2. **分布式计算**：如MapReduce、Apache Spark、Apache Flink等，用于处理大规模数据并实现批处理、流处理和复杂事件处理。

3. **数据处理框架**：如Apache Hive提供SQL-like查询接口，用于简化大数据分析。

4. **数据查询引擎**：如Impala、Presto、Druid等，提供更快的SQL查询能力。

5. **实时处理和流处理能力**：支持实时数据流的摄入、处理和分析。

6. **数据服务和API**：提供数据服务接口，支持数据应用的开发和集成。

7. **数据治理和元数据管理**：确保大数据环境下的数据质量和一致性。

总的来说，数据仓库更多关注的是历史数据的集成和分析，主要用于支持企业决策，而大数据基础平台更注重的是对大规模数据的高效处理和实时分析，支持企业实时决策、实时监控和发现未知洞察。在实际应用中，二者往往是相辅相成的，数据仓库可以作为大数据生态系统的一部分，将处理后的数据存储在数据仓库中，以支持企业的长期战略决策。