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数据仓库结构口诀
1、“源数据+ETL+ODS+DW+BI”，这是数据仓库结构口诀的核心，也是数据仓库建设的五大关键环节。
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2、“源数据”是数据仓库的基石，保证数据来源的准确性和完整性。
3、“ETL”是指数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）的过程，是数据仓库建设的核心环节。
4、“ODS”是运营数据仓库，主要负责对源数据进行初步加工，为数据仓库提供数据基础。
5、“DW”是数据仓库，是数据仓库的核心部分，存储经过ETL处理后的数据，供业务分析使用。
6、“BI”是商业智能，是数据仓库的最终应用，通过数据分析和挖掘，为企业提供决策支持。
数据仓库结构详解
1、源数据
源数据是数据仓库的基石，包括企业内部和外部的数据，企业内部数据包括销售数据、财务数据、人力资源数据等；外部数据包括行业数据、竞争对手数据、市场数据等，保证源数据的准确性和完整性，是数据仓库建设的第一步。
2、ETL
ETL是数据仓库建设的核心环节，包括数据抽取、转换和加载三个步骤。
（1）数据抽取：从源数据中提取所需数据，可以是结构化数据，也可以是非结构化数据。
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（2）数据转换：对抽取的数据进行清洗、去重、格式转换等操作，以满足数据仓库的需求。
（3）数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库中，包括批量加载和实时加载。
3、ODS
ODS是运营数据仓库，主要负责对源数据进行初步加工，为数据仓库提供数据基础，ODS通常包含以下几个模块：
（1）数据采集：从源数据中抽取所需数据。
（2）数据清洗：对采集到的数据进行清洗、去重、格式转换等操作。
（3）数据存储：将清洗后的数据存储在ODS中。
4、DW
DW是数据仓库的核心部分，存储经过ETL处理后的数据，供业务分析使用，DW通常包含以下几个模块：
（1）数据存储：存储经过ETL处理后的数据。
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（2）数据模型：对数据进行建模，包括星型模型、雪花模型等。
（3）数据查询：提供数据查询接口，方便用户进行数据分析和挖掘。
5、BI
BI是数据仓库的最终应用，通过数据分析和挖掘，为企业提供决策支持，BI通常包含以下几个模块：
（1）数据挖掘：对DW中的数据进行挖掘，发现数据规律和趋势。
（2）数据可视化：将挖掘出的数据以图表、报表等形式展示，便于用户理解。
（3）决策支持：根据数据分析和挖掘结果，为企业提供决策支持。
数据仓库结构口诀“源数据+ETL+ODS+DW+BI”是数据仓库建设的五大关键环节，每个环节都至关重要，只有确保各个环节的高效运作，才能构建一个稳定、可靠、高效的数据仓库，为企业提供有力支持。
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