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在当今这个数据爆炸的时代，数据仓库作为企业大数据战略的重要组成部分，已经成为企业信息化建设的关键环节，数据仓库使用的数据究竟属于哪些类型？本文将为您揭秘数据仓库的数据来源与分类。
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数据仓库的数据来源
1、结构化数据
结构化数据是指那些具有固定格式、易于存储和检索的数据，如关系型数据库中的表格数据，在数据仓库中，结构化数据是最常见的数据来源，主要包括以下几种：
（1）企业内部业务系统：如ERP、CRM、SCM等系统，它们产生的数据经过清洗、转换和加载（ETL）后，成为数据仓库的基础数据。
（2）企业外部数据源：如行业数据、政府公开数据、社交媒体数据等，这些数据通过API接口、爬虫等技术手段获取。
2、半结构化数据
半结构化数据是指具有一定结构，但结构不固定的数据，如XML、JSON等格式的数据，在数据仓库中，半结构化数据主要通过以下途径获取：
（1）企业内部业务系统：如日志文件、网页抓取等，这些数据通常以半结构化形式存储。
（2）企业外部数据源：如网络爬虫抓取的网页数据、社交媒体数据等。
3、非结构化数据
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非结构化数据是指没有固定结构、难以用传统数据库存储和检索的数据，如文本、图片、音频、视频等，在数据仓库中，非结构化数据主要通过以下途径获取：
（1）企业内部业务系统：如企业内部文档、邮件、报告等。
（2）企业外部数据源：如网络爬虫抓取的网页数据、社交媒体数据等。
数据仓库的数据分类
1、操作型数据
操作型数据是指反映企业日常业务活动的数据，如销售数据、库存数据、财务数据等，操作型数据是数据仓库的基础数据，用于支持企业的日常运营决策。
2、分析型数据
分析型数据是指经过清洗、转换和加载（ETL）后，可用于数据分析和挖掘的数据，分析型数据主要包括以下几种：
（1）历史数据：反映企业过去一段时间内的业务活动情况。
（2）预测数据：根据历史数据和趋势，对未来一段时间内的业务活动进行预测。
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（3）实时数据：反映企业当前业务活动情况的数据。
3、智能化数据
智能化数据是指通过人工智能、机器学习等技术手段，对数据进行深度挖掘和挖掘后得到的数据，智能化数据主要包括以下几种：
（1）知识图谱：通过构建企业内部和外部的知识图谱，为企业提供决策支持。
（2）推荐系统：根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐相关产品或服务。
（3）预测分析：通过对历史数据的分析和挖掘，预测未来可能发生的事件。
数据仓库使用的数据属于结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，这些数据来源广泛，包括企业内部业务系统、外部数据源等，数据仓库的数据分类主要包括操作型数据、分析型数据和智能化数据，通过对这些数据的整合和分析，数据仓库为企业提供了强大的数据支持，助力企业实现数字化转型。
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