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数据仓库作为一种集成的、主题导向的、时间序列的数据集合，为企业的决策提供支持，在数据仓库中，数据的存储层次结构是确保数据质量、提高数据访问效率的关键因素，本文将从数据仓库的数据存储层次出发，深入解析其各个层次的特点和作用。
数据源层
数据源层是数据仓库的基础，它包括企业内部的各种业务系统和外部数据源，数据源层的数据来源多样，如ERP系统、CRM系统、财务系统、外部数据接口等，在这一层，数据以原始形式存储，未经处理和整合。
1、数据集成：将来自不同数据源的数据进行整合，消除数据孤岛，实现数据共享。
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2、数据转换：对原始数据进行清洗、转换和标准化，提高数据质量。
数据仓库层
数据仓库层是数据仓库的核心，它将数据源层的数据进行整合、转换和存储，形成统一的数据模型，数据仓库层的数据具有以下特点：
1、主题导向：按照企业业务主题进行组织，便于用户查询和分析。
2、时序性：记录数据的历史变化，支持时间序列分析。
3、集成性：整合来自各个数据源的数据，消除数据孤岛。
数据仓库层的数据存储结构主要包括以下几种：
1、事实表：存储业务活动的详细记录，如销售订单、库存信息等。
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2、维度表：存储业务活动的属性信息，如时间、地区、产品等。
数据集市层
数据集市层是针对特定业务部门或业务主题的数据集合，它从数据仓库中提取相关数据，形成适合部门需求的数据集合，数据集市层的特点如下：
1、针对性：针对特定业务部门或业务主题，提供定制化的数据服务。
2、灵活性：可以根据需求快速调整数据模型，满足业务变化。
数据集市层的数据存储结构主要包括以下几种：
1、数据切片：将数据仓库中的数据按照特定条件进行切片，形成针对特定业务部门的数据集合。
2、数据立方体：将多维数据按照不同的维度进行组合，形成数据立方体，便于用户进行多维分析。
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应用层
应用层是数据仓库的最终使用者，包括各类报表、仪表盘、数据挖掘工具等，应用层通过访问数据仓库层和数据集市层的数据，为用户提供数据分析和决策支持。
1、报表：提供各类报表，如销售报表、库存报表等，便于用户了解业务状况。
2、仪表盘：将关键业务指标以可视化的形式展示，帮助用户快速了解业务趋势。
3、数据挖掘：利用数据挖掘技术，挖掘数据中的潜在价值，为决策提供支持。
数据仓库的数据存储层次结构是确保数据质量、提高数据访问效率的关键因素，从数据源层到应用层，各个层次相互关联，共同构成了一个完整的数据仓库体系，了解数据仓库的数据存储层次结构，有助于企业更好地利用数据仓库，实现数据驱动的决策。
标签： #数据仓库的数据存储层次
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