深度解析，数据仓库技术名词的内涵与形式，数据仓库技术名词解释是什么形式呢

本文目录导读：

1. 数据仓库技术名词的内涵
2. 数据仓库技术名词的形式

在信息化时代，数据仓库技术已经成为企业信息化建设的重要组成部分，对于数据仓库技术中的众多名词，许多人都感到陌生，本文将深度解析数据仓库技术名词的内涵与形式，帮助大家更好地理解和应用数据仓库技术。

数据仓库技术名词的内涵

1、数据仓库（Data Warehouse）：数据仓库是一个集成的、面向主题的、非易失的、用于支持企业决策的数据集合，它通过从多个源系统中提取、转换、加载（ETL）数据，形成统一的数据模型，为企业的决策提供支持。

2、数据模型（Data Model）：数据模型是数据仓库中数据存储和访问的抽象表示，常见的有星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema）等。

3、星型模型（Star Schema）：星型模型是一种数据仓库中常用的数据模型，由一个中心事实表和多个维度表组成，事实表记录了业务数据，维度表则描述了事实表中的数据。

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4、雪花模型（Snowflake Schema）：雪花模型是在星型模型的基础上，对维度表进行进一步细化，以减少数据冗余，雪花模型中，维度表会经过多次分解，形成多个层级。

5、ETL（Extract, Transform, Load）：ETL是数据仓库中数据集成的重要过程，包括数据的提取、转换和加载，提取（Extract）是从源系统中获取数据；转换（Transform）是对数据进行清洗、转换等操作；加载（Load）是将处理后的数据加载到数据仓库中。

6、源系统（Source System）：源系统是指数据仓库中数据的来源，如ERP系统、CRM系统等。

7、源数据（Source Data）：源数据是指从源系统中提取出来的原始数据。

8、数据清洗（Data Cleaning）：数据清洗是对源数据进行处理，去除错误、重复、缺失等不良数据，确保数据质量。

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9、数据集成（Data Integration）：数据集成是指将来自不同源系统的数据进行整合，形成统一的数据视图。

10、数据挖掘（Data Mining）：数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，包括关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等。

数据仓库技术名词的形式

1、专业术语：数据仓库技术名词大多具有专业性，如ETL、星型模型、雪花模型等。

2、缩写：部分名词采用缩写形式，如ETL、CRM等。

3、英文表达：许多数据仓库技术名词采用英文表达，如Data Warehouse、Data Model等。

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4、混合表达：部分名词采用中英文混合表达，如数据仓库（Data Warehouse）、源系统（Source System）等。

5、图形表示：部分数据仓库技术名词可以通过图形进行表示，如星型模型、雪花模型等。

数据仓库技术名词的内涵与形式丰富多样，了解这些名词有助于我们更好地理解和应用数据仓库技术，在实际工作中，我们需要不断学习、积累，提高自己在数据仓库领域的专业素养。

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