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数据仓库概述
数据仓库（Data Warehouse）是一种面向主题、集成的、非易失的、用于支持管理决策的数据集合，它将企业中分散的、异构的数据源整合在一起，形成统一的数据视图，为决策者提供有价值的信息支持，随着大数据时代的到来，数据仓库在各个行业中的应用越来越广泛。
数据仓库原理
1、面向主题：数据仓库以业务主题为组织方式，将相关数据按照主题进行整合，便于用户从不同角度分析数据。
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2、集成：数据仓库将来自不同数据源的数据进行整合，消除数据孤岛，提供统一的数据视图。
3、非易失：数据仓库中的数据在长期内保持不变，便于用户进行历史数据分析。
4、支持管理决策：数据仓库为决策者提供有价值的信息支持，帮助他们做出明智的决策。
数据仓库架构
1、数据源：数据仓库的数据来源于企业内部和外部数据源，如数据库、日志文件、传感器数据等。
2、数据集成层：数据集成层负责将数据源中的数据抽取、转换和加载（ETL）到数据仓库中。
3、数据存储层：数据存储层是数据仓库的核心，负责存储和管理数据仓库中的数据。
4、应用层：应用层包括数据仓库查询工具、报表工具、分析工具等，为用户提供数据访问和分析功能。
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数据仓库关键技术
1、ETL技术：ETL（Extract-Transform-Load）技术用于从数据源抽取数据，进行数据转换，并将转换后的数据加载到数据仓库中。
2、数据建模技术：数据建模技术包括星型模型、雪花模型等，用于设计数据仓库的数据结构。
3、数据压缩技术：数据压缩技术可以减少数据仓库存储空间，提高数据访问速度。
4、数据挖掘技术：数据挖掘技术用于从数据仓库中提取有价值的信息，为决策者提供支持。
数据仓库应用
1、决策支持系统（DSS）：数据仓库为DSS提供数据支持，帮助企业进行战略规划和决策。
2、业务智能（BI）：数据仓库为BI提供数据基础，帮助企业进行数据分析和可视化。
3、客户关系管理（CRM）：数据仓库为CRM提供客户数据，帮助企业了解客户需求，提高客户满意度。
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4、供应链管理（SCM）：数据仓库为SCM提供供应链数据，帮助企业优化供应链，降低成本。
数据仓库发展趋势
1、云计算：云计算为数据仓库提供弹性扩展和低成本部署，降低企业运维成本。
2、大数据：大数据时代，数据仓库需要处理海量数据，提高数据处理和分析能力。
3、人工智能：人工智能与数据仓库结合，实现智能化数据分析和预测。
4、实时数据仓库：实时数据仓库为用户提供实时数据，支持实时决策。
数据仓库作为信息化建设的重要组成部分，在各个行业中的应用越来越广泛，了解数据仓库原理及应用，有助于我们更好地构建高效信息化的基石，在未来的发展中，数据仓库将不断创新，为企业提供更加优质的服务。
标签： #数据仓库原理及应用复习知识点
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