本文目录导读：
概述
数据仓库作为企业信息化建设的重要组成部分，已经成为企业决策的重要依据，随着大数据时代的到来，数据仓库的架构也日益复杂，本文将详细介绍数据仓库的五层架构体系，以帮助读者全面了解数据仓库的构建。
数据仓库五层架构体系
1、数据源层
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数据源层是数据仓库的基础，负责收集和存储各类原始数据，数据源主要包括以下几种类型：
（1）内部数据源：如企业内部系统、业务系统等。
（2）外部数据源：如政府公开数据、第三方数据平台等。
（3）日志数据源：如服务器日志、网络日志等。
2、数据集成层
数据集成层是数据仓库的核心，负责将各类数据源中的数据进行清洗、转换、整合等操作，形成统一的数据格式，数据集成层主要包括以下功能：
（1）数据抽取：从数据源中抽取所需数据。
（2）数据清洗：去除重复、错误、缺失等数据。
（3）数据转换：将不同格式的数据进行转换，使其满足数据仓库的要求。
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（4）数据加载：将清洗、转换后的数据加载到数据仓库中。
3、数据存储层
数据存储层是数据仓库的核心组成部分，负责存储和管理数据仓库中的数据，数据存储层主要包括以下类型：
（1）关系型数据库：如MySQL、Oracle等。
（2）NoSQL数据库：如MongoDB、Cassandra等。
（3）数据仓库专用数据库：如Teradata、Greenplum等。
4、数据模型层
数据模型层是数据仓库的“大脑”，负责对数据进行抽象和建模，以支持业务分析，数据模型层主要包括以下类型：
（1）维度模型：以维度为核心，将数据组织成多维度的结构，如星型模型、雪花模型等。
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（2）事实模型：以事实为核心，将数据组织成事实表和维度表的结构。
5、应用层
应用层是数据仓库的直接使用者，负责将数据仓库中的数据应用于各类业务场景，应用层主要包括以下功能：
（1）数据查询：支持用户对数据仓库中的数据进行查询、分析。
（2）数据报表：生成各类报表，为决策提供依据。
（3）数据挖掘：对数据仓库中的数据进行挖掘，发现潜在价值。
数据仓库的五层架构体系为企业的数据管理提供了全面、高效、可扩展的解决方案，通过深入了解数据仓库的架构，企业可以更好地构建和利用数据仓库，为业务发展提供有力支持，在今后的工作中，我们将继续关注数据仓库技术的发展，为读者提供更多有价值的内容。
标签： #数据仓库架构分为几层
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