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数据仓库概述
数据仓库作为企业信息化建设的重要基础，是决策支持系统（DSS）的核心，本教程将从数据仓库的基本概念、架构、应用场景等方面进行系统化讲解，帮助读者全面了解数据仓库，为后续学习打下坚实基础。
数据仓库基本概念
1、数据仓库定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理人员的决策制定。
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2、数据仓库特点：
（1）面向主题：数据仓库以业务主题为依据，将分散的数据进行整合。
（2）集成：数据仓库中的数据来自多个源系统，经过清洗、转换、集成后，形成统一的数据视图。
（3）时变：数据仓库中的数据随时间变化而变化，记录了历史数据。
（4）非易失：数据仓库中的数据是长期保存的，不会因为系统重启、故障等原因丢失。
数据仓库架构
1、数据仓库架构层次：
（1）数据源层：包括原始数据、数据接口等。
（2）数据仓库层：包括数据仓库、数据集市等。
（3）应用层：包括查询工具、报表工具等。
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2、数据仓库架构类型：
（1）星型架构：以事实表为中心，维度表围绕事实表分布。
（2）雪花型架构：对星型架构进行优化，将维度表进行分解，提高查询性能。
数据仓库应用场景
1、决策支持：通过数据仓库，企业可以快速获取关键业务指标，为决策提供支持。
2、数据挖掘：利用数据仓库中的数据，进行数据挖掘，发现潜在的业务规律。
3、数据可视化：通过数据仓库，将数据以图表、报表等形式展示，便于管理人员直观了解业务状况。
4、数据分析：基于数据仓库，对企业业务进行深度分析，挖掘数据价值。
数据仓库实施步骤
1、需求分析：明确企业数据仓库建设的目标、范围、功能等。
2、数据建模：根据需求分析，设计数据仓库的架构、数据模型等。
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3、数据抽取：从各个数据源抽取数据，进行清洗、转换、集成。
4、数据加载：将清洗后的数据加载到数据仓库中。
5、应用开发：根据业务需求，开发查询工具、报表工具等。
6、系统运维：对数据仓库进行日常维护、监控、优化等。
数据仓库学习资源
1、书籍：《数据仓库原理与应用》、《数据仓库技术精粹》等。
2、在线课程：网易云课堂、慕课网等平台上的数据仓库相关课程。
3、社区：CSDN、博客园等编程社区，可以找到数据仓库相关讨论。
本教程旨在为读者提供系统化的数据仓库学习路径，从基本概念、架构、应用场景到实施步骤，全面解析数据仓库，通过学习本教程，读者可以掌握数据仓库的基本知识，为实际工作打下坚实基础，在实际应用中，不断积累经验，逐步提高数据仓库技能。
标签： #数据仓库培训教程
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