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随着大数据时代的到来，数据仓库与数据开发成为了企业信息化建设中的关键环节，许多人对数据仓库与数据开发的概念、功能以及区别并不十分清晰，本文将从数据仓库与数据开发的定义、角色、功能等方面，深入解析两者在数据管理中的本质区别。
数据仓库与数据开发的定义
1、数据仓库
数据仓库（Data Warehouse）是一个集成的、面向主题的、非易失的、支持决策支持系统（DSS）的数据集合，它通过从多个数据源中提取、清洗、转换和加载（ETL）数据，为用户提供统一的数据视图，支持企业决策层进行数据分析和决策。
2、数据开发
数据开发（Data Development）是指从数据源中提取、清洗、转换和加载（ETL）数据的过程，数据开发旨在为数据仓库、大数据平台等提供高质量的数据支持，以满足企业业务需求。
数据仓库与数据开发的角色
1、数据仓库
数据仓库在企业信息化建设中扮演着核心角色，其主要职责如下：
（1）提供统一的数据视图：将分散的数据源整合为一个统一的数据平台，为用户提供全面、准确的数据视图。
（2）支持数据分析和决策：为数据分析师、决策者提供丰富的数据资源，帮助他们进行数据挖掘、预测和分析，为决策提供支持。
（3）优化业务流程：通过对业务数据的分析，为企业优化业务流程、提高运营效率提供依据。
2、数据开发
数据开发在企业信息化建设中的角色如下：
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（1）数据提取：从各个数据源中提取所需数据，为数据仓库、大数据平台等提供数据基础。
（2）数据清洗：对提取的数据进行清洗，去除无效、错误和重复的数据，保证数据质量。
（3）数据转换：将不同数据源的数据转换为统一格式，便于数据仓库等平台进行存储和分析。
数据仓库与数据开发的功能
1、数据仓库
数据仓库的主要功能包括：
（1）数据集成：将分散的数据源进行整合，形成一个统一的数据平台。
（2）数据存储：存储大量历史数据，为数据分析和决策提供支持。
（3）数据访问：提供丰富的数据访问接口，方便用户进行数据查询和分析。
2、数据开发
数据开发的主要功能包括：
（1）数据提取：从各个数据源中提取所需数据，为数据仓库等平台提供数据基础。
（2）数据清洗：对提取的数据进行清洗，去除无效、错误和重复的数据，保证数据质量。
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（3）数据转换：将不同数据源的数据转换为统一格式，便于数据仓库等平台进行存储和分析。
数据仓库与数据开发的区别
1、目标不同
数据仓库的目标是为企业提供统一的数据视图，支持数据分析和决策；而数据开发的目标是为数据仓库等平台提供高质量的数据支持。
2、职责不同
数据仓库的职责是整合、存储和提供数据服务；数据开发的职责是提取、清洗和转换数据。
3、工具不同
数据仓库通常使用ETL工具进行数据集成和转换；数据开发则使用ETL工具、数据清洗工具等。
4、人员技能不同
数据仓库人员需要具备数据建模、数据仓库设计、数据分析和决策支持等方面的技能；数据开发人员则需要具备数据提取、清洗、转换和编程等方面的技能。
数据仓库与数据开发在企业信息化建设中扮演着重要角色，两者在数据管理中具有不同的目标和职责，了解两者之间的区别，有助于企业更好地构建数据管理体系，提高数据质量，为企业决策提供有力支持。
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