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在当今大数据时代，数据仓库作为企业数据管理和分析的重要工具，已经越来越受到重视，对于数据仓库技术名词的解释，许多人可能还处于一知半解的状态，本文将深入解析数据仓库技术名词，帮助读者全面了解其核心概念与关键技术。
数据仓库技术名词解释
1、数据仓库（Data Warehouse）
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数据仓库是一个集成的、面向主题的、非易失的、支持决策支持系统（DSS）的、包含历史数据的数据库集合，它能够为用户提供全面、准确、一致的数据视图，支持企业决策层的决策分析。
2、集成（Integration）
集成是指将来自不同数据源的数据进行整合，消除数据冗余，实现数据的一致性和准确性，数据仓库的集成主要包括数据抽取、转换和加载（ETL）等过程。
3、面向主题（Subject-Oriented）
面向主题是指数据仓库中的数据组织方式，即按照业务主题进行数据建模和存储，主题是指业务领域中具有独立意义的概念，如客户、产品、销售、财务等。
4、非易失性（Non-Volatile）
非易失性是指数据仓库中的数据在存储过程中不会丢失，保证了数据的持久性和可靠性。
5、决策支持系统（DSS）
决策支持系统是指一种利用数据仓库等数据资源，为决策者提供支持的信息系统，DSS能够帮助决策者从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供依据。
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6、历史数据（Historical Data）
历史数据是指数据仓库中存储的过去一段时间内的数据，它反映了企业业务的发展历程和趋势。
数据仓库关键技术
1、ETL（Extract、Transform、Load）
ETL是数据仓库中数据抽取、转换和加载的过程，ETL包括以下三个步骤：
（1）抽取（Extract）：从源数据系统中提取所需数据。
（2）转换（Transform）：对抽取到的数据进行清洗、转换等操作，以满足数据仓库的存储要求。
（3）加载（Load）：将转换后的数据加载到数据仓库中。
2、数据建模（Data Modeling）
数据建模是指在数据仓库中构建数据模型的过程，包括实体-关系模型、星型模型、雪花模型等，数据建模的目的是为了更好地组织数据，提高数据仓库的性能。
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3、数据仓库优化（Data Warehouse Optimization）
数据仓库优化是指对数据仓库进行性能调优，包括索引优化、分区优化、查询优化等，通过优化，可以提高数据仓库的查询响应速度，降低资源消耗。
4、数据挖掘（Data Mining）
数据挖掘是指从海量数据中提取有价值的信息和知识的过程，数据挖掘技术包括关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等，能够帮助企业发现数据中的潜在规律。
5、数据可视化（Data Visualization）
数据可视化是指将数据以图形、图像等形式展示出来，使数据更加直观、易于理解，数据可视化技术有助于提高数据分析和决策的效率。
数据仓库技术名词解释对于理解和应用数据仓库至关重要，本文从数据仓库的核心概念和关键技术出发，详细解析了数据仓库技术名词，希望能为广大读者提供有益的参考，在未来的大数据时代，数据仓库将继续发挥重要作用，助力企业实现智能化决策。
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