数仓是指将企业中各个业务系统产生的数据进行汇总、清洗、转化和整合，以便为企业提供决策支持和数据分析的存储和管理系统。

数仓旨在解决企业面临的数据孤岛、数据质量问题和数据无法共享等问题，使企业能够更好地了解和利用自身数据资源，提高业务效率和竞争力。

数仓建设的关键问题包括数据源的选择、数据的抽取、清洗和转换、数据模型的设计和维护、数据的存储和管理、数据质量控制、数据安全保障等，这样对ETL工具、建模和存储时选择需要格外注意。

在建设离线数仓时，主要需要考虑以下技术难点：

1.数据抽取：如何从企业各个业务系统中高效、准确地抽取数据，避免重复数据和丢失数据的情况。

2.数据清洗和转换：如何对数据进行清洗和转换，使数据符合数仓的要求，避免数据的噪音、冗余和不一致性。

3.数据建模：如何设计合适的数据模型，以满足企业的业务需求和决策支持要求，同时保证数据的可扩展性和易维护性。

4.数据的存储和管理：如何选择合适的存储方式和技术，以便高效地管理和查询数据，同时保证数据的安全性和稳定性。

一般情况下离线场景可能就解决了自身的问题，但是当业务对数据实时性要求更高时，需要建设准实时数仓时，需要考虑以下技术难点：

1.实时数据抽取和处理：如何快速地抽取和处理实时数据，保证数据的实时性和准确性。

2.数据同步和一致性：如何确保离线数据和实时数据的同步和一致性，以避免数据的不一致和错误。

3.实时数据存储和查询：如何选择合适的实时存储技术，以便高效地存储和查询实时数据，同时保证数据的可靠性和安全性。

4.数据可视化和分析：如何利用实时数据，进行可视化和数据分析，以支持企业实时决策和业务优化。

综上所述，数仓建设是企业数据管理和决策支持的关键环节，离线数仓和准实时数仓的建设都需要考虑不同的技术难点和要求。在实践中，企业需要根据自身业务需求和数据规模，选择合适的数仓建设方案和技术方案，以提高企业数据资产的价值和利用效率。

比如，目前主流的软件——FineDataLink，它小到数据库对接、API对接、行列转换、参数设置，大到任务调度、运维监控、实时数据同步、数据服务API分享，另外它可以满足数据实时同步的场景，应有尽有，功能很强大。

最重要的是，因为这个工具，整个公司的数据架构都可以变得规范。而且它是java编写的，类流程图式的ETL开发模式，上手都很简单：数据对接、任务复用简直都是小case，大大降低了数据开发的门槛。在企业中被关注最多的任务运维，FineDataLink大运维平台，支持文件夹式开发模式，报错任务可一键直达修改，报错优化清晰易懂；通过权限控制，保障系统安全。