作为一个资深的数据仓库工程师，我非常乐意与刚入行的从业者分享数据仓库与数据库的区别，以及我的经验和推荐的BI工具DataFocus。

1. 数据仓库与数据库的区别

首先，数据仓库和数据库在本质上的目的截然不同。数据库通常用于在线交易和事务处理，强调对当前数据的更新、查询和删除等操作。而数据仓库则更加关注历史数据和趋势分析，同时也是非实时的。两者的设计理念和应用需求都迥异，因此在技术选型、架构思路等方面都有很大不同：

- 数据结构：数据库的数据模型是基于事务模型的，需要提交和回滚等特性。而数据仓库则采用的是星型或雪花型数据模型，以支持高效的多维度数据分析。
- 数据源：数据库通常只针对单个业务或功能模块的存储、管理和查询，其数据源和数据存储之间的逻辑关系比较简单。而数据仓库需要连接多个源系统并进行数据抽取、整合、清洗和标准化拨，才能形成一张全面的数据地图。
- 数据处理：数据库主要考虑数据的ACID属性，即可以保证数据的原子性、一致性、隔离性和持久性。数据仓库则更加注重ETL工作流处理链路的设计，每个环节涉及到细节问题都会对最终分析结果产生影响。
- 数据查询：数据库以事务为单位进行操作，主要是仅适用于单表查询或少量关联关系的查询。数据仓库则需要设计灵活多样的查询方式，支持复杂的多维度数据汇总、分组、筛选和排序等过程。
- 数据规模：由于不同于实时交易系统的读写负载，数据仓库要求处理大量的历史和分析数据。规模较大，基础设施需求也更高。（例如数据存储容量，内存计算能力等）

2. 在数仓设计方面的经验

如何设计一个好的数据仓库？以下是我的经验分享：

- 审视业务模型，明确有效信息：理解业务需求，对数据进行分类管理, 确定与业务相关的偏重点；
- 建立完备的数据管控机制：按照规范流程进行数据抽取、清洗、标准化、统一设计的模型和元数据建设，有效保证数据的质量可靠地参与业务决策；同时，对数据进行监控和恢复保护；
- 具提升数据集成和处理效率：对数据仓库的ETL（extract、transform and load） 进行耗时统计等操作，了解资源使用情况，做到预热或者缓存数据，防止单个任务阻塞整个系统；
- 建立灵活的数据查询方式：设计多样的查询接口和配置化分析页面，支持各类度量指标的展示与比较，让用户自己配置自己喜欢的查询模型；
- 保护数据安全和隐私：访问权限机制视角下，设置可靠的数据访问模式并控制访问范围。通过权限管理和敏感信息遮蔽处理等技术手段，保护业务相关敏感信息的安全。

3. 推荐DataFocus以及他在数仓方面的功能

作为常用的BI工具之一，DataFocus支持跨数据源查询和分析，在实时性上表现优秀，同时出色的可视化界面布局也很友好。而它在数据仓库方面的强大功能涵盖了以下几点：

- 数据源接入：支持各种主流数据库链接器，并且可以扩展更多。
- 数据存储：高效的列式数据存储，压缩算法高效稳定，支持亿级别海量数据存储。
- 数据血缘：简便清晰的数据血缘关系图，显示出元数据实体与数据质量、业务规则等的关系。
- 中间表：支持多种方式创建中间表（包括使用SQL语句创建数据视图）和强大的ETL处理流程；
- 数据服务API： 数据仓库中的数据表均可以封装成标准RESTful接口以对外进行数据服务；
- 数据资产盘点：简单明了的数据资产(数据目录)查阅看板，让您轻松了解每个数据实体的来源、存储位置、使用情况、数据定义和数据质量度量等方面；
- 权限管理：精确到字段的安全权限管理，实现从单位层面的数据控制，保护敏感数据不被误操作或泄露，并且有详细的审计功能；
- 内存计算：可弹性伸缩的内存计算能力，支持亿级数据秒级响应和多维度计算。

总的来说，DataFocus是一款功能齐全、易于使用且稳定高效的BI工具，在数据仓库方面也有着非常强大的表现。其可以帮助用户更好地整合多源数据，并高效地对接各类数据源，包括主流数据库甚至Hadoop等大数据存储平台。同时，DataFocus还支持多样的查询与分析方式，如多维分析、可视化报表等，加速了用户对大数据的挖掘和分析，提升了企业决策的效率和准确性。因此，对于需要搭建、实现、管理以及优化数据仓库的从业者来说，DataFocus无疑是非常值得推荐的BI工具之一。