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数据仓库概述
数据仓库（Data Warehouse），是一种用于存储、管理和分析大量数据的系统，它将来自不同来源的数据进行整合、清洗、转换和加载，为用户提供统一、一致、准确的数据视图，支持企业决策和业务分析，数据仓库在当今信息化时代具有重要意义，是企业实现数字化转型、提升竞争力的重要手段。
数据仓库核心名词解释
1、数据源（Data Source）
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数据源是指数据仓库中用于获取数据的原始数据来源，如关系型数据库、文件系统、外部API等，数据源可以是内部系统，如ERP、CRM等，也可以是外部系统，如社交媒体、天气预报等。
2、数据仓库模型（Data Warehouse Model）
数据仓库模型是指数据仓库中数据组织、存储和访问的规则，常见的模型有星型模型、雪花模型、星云模型等，星型模型以事实表为中心，将维度表与事实表通过主键和外键进行关联；雪花模型在星型模型的基础上，将维度表进一步细化；星云模型则将维度表和事实表之间的关系进一步复杂化。
3、事实表（Fact Table）
事实表是数据仓库中的核心表，用于存储业务活动的量化数据，如销售金额、订单数量等，事实表通常包含时间、度量值和维度键等字段。
4、维度表（Dimension Table）
维度表是数据仓库中用于描述事实表中度量值上下文信息的表，如客户信息、产品信息、时间信息等，维度表通常包含维度键、维度值和描述性字段等。
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5、ETL（Extract, Transform, Load）
ETL是数据仓库中数据加载过程中的三个步骤，即抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load），ETL负责将数据从数据源抽取出来，进行清洗、转换和加载到数据仓库中。
6、数据集市（Data Mart）
数据集市是数据仓库的子集，针对特定业务部门或主题进行数据存储和管理的系统，数据集市可以提高数据访问速度，降低数据仓库的复杂度。
7、数据仓库架构（Data Warehouse Architecture）
数据仓库架构是指数据仓库的设计和实现方式，常见的架构有分层架构、三层数据仓库架构、星型架构等。
8、数据仓库管理（Data Warehouse Management）
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数据仓库管理是指对数据仓库进行规划、设计、实施、运维和优化的过程，数据仓库管理包括数据质量管理、性能优化、安全性控制等方面。
9、数据仓库生命周期（Data Warehouse Lifecycle）
数据仓库生命周期是指从数据仓库需求分析、设计、开发、部署到运维和维护的整个过程，数据仓库生命周期包括需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计、实施、测试、部署、运维和维护等阶段。
数据仓库作为一种强大的数据处理工具，在当今信息化时代具有重要意义，通过对数据仓库核心名词的解释，我们可以更好地理解数据仓库的概念、原理和应用，在数据仓库的建设过程中，要关注数据质量、性能优化、安全性控制等方面，以确保数据仓库能够为企业带来实际价值。
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