互联网数据仓库是指在互联网领域内，针对大数据环境设计和实施的一种数据存储和分析的架构。它是一个用来支持决策制定过程的、面向主题的、集成的、时变的、非易失性的数据集合。数据仓库技术从1980年代的OLTP（联机事务处理）和OLAP（联机分析处理）技术起步，逐步发展成为现代大数据环境下的重要基础架构。
在互联网环境下，数据仓库技术面临诸多挑战，如数据量庞大、数据类型多样、数据更新速度快速等。因此，互联网公司需要构建一个能够水平扩展、支持数据规范化、实现用户触达、保证数据可闭环、拥有数据精细化处理能力以及商务智能报告、分析和临时查询功能的数据仓库。
大众点评网作为案例，其数据平台的发展经历了从2012年的初步构建到后续几年的逐步成熟。在平台发展过程中，数据用户群体不断扩展，体系结构也由最初简单的报表生成发展到复杂的多维数据处理系统。大众点评网数据平台的特征包括在线服务高可用性（HA）、编程接口、开发平台和线上反馈应用等。
在建模过程中，大众点评网追求模型的平衡，兼顾数据模型的规范化与业务需求的复杂性。在数据仓库模型中，数据质量至关重要，性能和稳定性也是必须重点考虑的因素。此外，报告、OLAP类Adhoc工具、响应性能优化、指标监控体系以及Ad-hoc查询也是数据平台的重要组成部分。
数据产品化是将数据转化为产品，提供给用户使用的过程。在大众点评网中，数据产品化包括自助指标引擎、流式计算、Dashboard类体系架构等。其中，自助指标引擎允许用户根据自身需求快速定义和获取数据指标；流式计算则强调实时处理数据以支持动态数据的分析和展示；Dashboard类体系架构则通过仪表盘形式，直观地展示各类统计图表和数据分析结果。
未来，数据中心会向着更加自动化、智能化、规模化的方向发展。在这个过程中，数据仓库技术将继续扮演重要角色。随着技术的发展，数据仓库将支持更多的数据类型，提供更高效的计算能力，并在保证数据安全的前提下，为用户提供更多个性化服务。在技术层面，数据仓库将会融合云计算技术，通过自动化运维和无缝扩展实现资源的高效利用。
在数据仓库的实践中，数据管理行业老兵闫剑锋认为，标准化的数据仓库解决方案并不适用于所有情况，必须根据不同企业的特定需求进行定制化的设计和实施（One size does not fit all）。同时，他认为云技术并非单纯的自动化，而是对传统的数据中心技术的全面优化和革新（Cloud is just automation）。
互联网数据仓库之路是互联网企业对大数据处理能力的追求和实践。通过构建一个强大的数据仓库系统，企业可以更有效地管理和分析数据，从而为用户提供更加精准和个性化的服务，为企业的运营决策提供强有力的数据支撑。随着技术的不断进步，数据仓库技术在互联网行业的应用也将越来越广泛和深入。
