传统数仓和大数据数仓的区别主要体现在以下几个方面：
1. 数据规模：传统数仓的数据规模相对较小，通常用于处理结构化数据。而大数据数仓的数据规模非常大，涵盖了非结构化、半结构化和结构化等多种类型的数据。
2. 数据处理能力：传统数仓的数据处理能力有限，主要依赖于SQL查询和简单的ETL（Extract, Transform, Load）操作。而大数据数仓具有强大的数据处理能力，可以支持复杂的数据分析和挖掘任务，如机器学习、深度学习等。
3. 数据存储方式：传统数仓通常采用关系型数据库进行存储，而大数据数仓则采用分布式文件系统（如Hadoop HDFS、Spark HDFS等）进行存储。
4. 数据模型：传统数仓的数据模型相对简单，主要基于关系型数据库的表结构。而大数据数仓的数据模型更加复杂，包括事实表、维度表、临时表等多种类型，可以更好地满足数据分析的需求。
5. 数据更新频率：传统数仓的数据更新频率相对较低，通常需要手动维护。而大数据数仓的数据更新频率较高，可以通过实时计算和流处理技术实现数据的实时更新。
6. 数据集成能力：传统数仓的数据集成能力有限，主要依赖于ETL工具进行数据抽取、转换和加载。而大数据数仓具有强大的数据集成能力，可以支持多种数据源的集成，如外部数据源、社交媒体数据等。
7. 数据安全和隐私保护：传统数仓的数据安全和隐私保护措施相对简单，主要依赖于权限控制和审计日志。而大数据数仓的数据安全和隐私保护措施更加完善，包括数据加密、访问控制、数据脱敏等手段，可以更好地保护敏感数据的安全。
8. 数据可视化：传统数仓的数据可视化工具相对简单，主要依赖于报表和仪表盘。而大数据数仓的数据可视化工具更加强大，可以支持丰富的图表类型和交互式分析，帮助用户更好地理解和利用数据。
总之，传统数仓和大数据数仓在数据规模、数据处理能力、数据存储方式、数据模型、数据更新频率、数据集成能力、数据安全和隐私保护以及数据可视化等方面存在较大差异。随着大数据技术的发展，越来越多的企业开始采用大数据数仓来处理和分析海量数据，以提高业务决策的效率和准确性。
